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llama.cpp 深度实战：从 GGUF 量化到 CUDA 内核优化——纯 C/C++ 如何在 CPU/GPU 上榨出 LLM 推理的极限性能

llama.cpp 深度实战：从 GGUF 量化到 CUDA 内核优化——纯 C/C++ 如何在 CPU/GPU 上榨出 LLM 推理的极限性能
2026-05-23 17:18:22 +0800 CST view 2201
2026年深度拆解 llama.cpp 的核心架构：GGUF 格式原理、20+量化方法对比、KV Cache 优化、多硬件后端性能实测，与 Ollama/vLLM 完整横评。
llama.cpp GGUF 量化 CUDA Metal LLM推理 C++ 本地部署性能优化 GGML

从140GB到4GB：AirLLM无量化层间推理原理深度剖析与生产级部署实战（2026）

从140GB到4GB：AirLLM无量化层间推理原理深度剖析与生产级部署实战（2026）
2026-06-22 19:28:19 +0800 CST view 483
深入解析 AirLLM 的无量化层间 Offloading 技术原理，探讨如何通过 CPU-GPU 混合推理在 4GB 显存上运行 70B 大模型，附完整代码实战与生产部署指南。
LLM推理 GPU优化 CPU Offload 层间调度 AirLLM PyTorch

LLM推理引擎全栈优化实战：从PagedAttention到投机解码，榨干GPU的每一滴算力

LLM推理引擎全栈优化实战：从PagedAttention到投机解码，榨干GPU的每一滴算力
2026-05-17 10:21:56 +0800 CST view 699
深度拆解LLM推理引擎核心技术栈：PagedAttention消除内存碎片、连续批处理榨干GPU算力、NUMA感知调度、混合精度量化、投机解码加速、算子融合、分布式推理架构，附代码示例与性能数据
LLM vLLM PagedAttention 推理优化量化投机解码 ContinuousBatching GPU

万字深度：PagedAttention、连续批处理与投机解码——LLM推理优化七层实战

万字深度：PagedAttention、连续批处理与投机解码——LLM推理优化七层实战
2026-05-17 10:22:13 +0800 CST view 735
深度拆解LLM推理引擎核心技术栈：PagedAttention消除内存碎片、连续批处理榨干GPU算力、NUMA感知调度、混合精度量化、投机解码加速、算子融合、分布式推理架构，附代码示例与性能数据
LLM vLLM PagedAttention 推理优化量化投机解码 ContinuousBatching GPU

一行命令搞定！16.5k Star 的开源神器，让 AI 生成的前端终于有审美了

一行命令搞定！16.5k Star 的开源神器，让 AI 生成的前端终于有审美了
2026-05-11 16:39:33 +0800 CST view 766
16.5K Stars 的开源项目 taste-skill，让 AI 生成的前端代码告别紫蓝渐变 Hero + 三列圆角卡片的模板风。一行命令安装，支持 Cursor/Claude Code/Codex 等主流编程 Agent。
taste-skill AI前端设计规范 Claude Code Cursor 反slop 前端开发 SKILL

vLLM vs SGLang 深度拆解：当推理引擎分道扬镳——从 PagedAttention 到 RadixAttention 的架构革命与选型决策指南（2026）

vLLM vs SGLang 深度拆解：当推理引擎分道扬镳——从 PagedAttention 到 RadixAttention 的架构革命与选型决策指南（2026）
2026-08-14 07:12:45 +0800 CST view 26
深度拆解 vLLM 与 SGLang 两大推理框架：从 PagedAttention 分页内存管理到 RadixAttention 前缀树复用，从 Continuous Batching 到压缩有限状态机，配完整性能对比数据与 15 条生产踩坑清单。
vLLM SGLang 大模型推理 PagedAttention RadixAttention KV Cache 高性能计算 LLM部署

vLLM vs SGLang 深度拆解：从 PagedAttention 到 RadixAttention 的架构革命（2026实战指南）

vLLM vs SGLang 深度拆解：从 PagedAttention 到 RadixAttention 的架构革命（2026实战指南）
2026-08-14 07:13:18 +0800 CST view 45
深度拆解 vLLM 与 SGLang 两大推理框架：从 PagedAttention 分页内存管理到 RadixAttention 前缀树复用，从 Continuous Batching 到压缩有限状态机，配完整性能对比数据与 15 条生产踩坑清单。
vLLM SGLang 大模型推理 PagedAttention RadixAttention KV Cache 高性能计算 LLM部署

2026大模型推理框架终极对决：vLLM 0.5 vs TGI 2.0 vs TensorRT-LLM 1.8 vs DeepSpeed-MII 0.9——谁才是生产级部署的真正王者？

2026大模型推理框架终极对决：vLLM 0.5 vs TGI 2.0 vs TensorRT-LLM 1.8 vs DeepSpeed-MII 0.9——谁才是生产级部署的真正王者？
2026-06-23 08:22:26 +0800 CST view 612
深度对比2026年四大主流大模型推理框架：vLLM 0.5、TGI 2.0、TensorRT-LLM 1.8、DeepSpeed-MII 0.9，从核心架构、性能压测、成本分析到代码实战的完全指南。
vLLM TensorRT-LLM 大模型推理性能优化 DeepSpeed TGI

Muse Glimmer 30B 深度拆解：Meta「真开源」旗舰Agent模型如何用一块显卡颠覆本地AI工作流

Muse Glimmer 30B 深度拆解：Meta「真开源」旗舰Agent模型如何用一块显卡颠覆本地AI工作流
2026-08-14 09:44:53 +0800 CST view 33
深度拆解Meta开源的Muse Glimmer 30B端侧Agent模型：从稠密Transformer架构、1.8B ViT-G/14视觉编码器，到4-bit GGUF量化、DFlash推测性解码，再到Ollama一键部署、配完整代码实战与15条生产踩坑清单
Muse Glimmer Meta Agent模型本地AI 开源LLM 量化部署 Function Calling 多模态

SkillOpt 深度拆解：当微软决定「像训练神经网络一样训练 Skill」——从轨迹驱动优化到文本空间搜索，一个 3.1K Star 的框架如何用「不改权重只改文档」重新定义 Agent 技能优化的终极形态

SkillOpt 深度拆解：当微软决定「像训练神经网络一样训练 Skill」——从轨迹驱动优化到文本空间搜索，一个 3.1K Star 的框架如何用「不改权重只改文档」重新定义 Agent 技能优化的终极形态
2026-08-05 21:49:06 +0800 CST view 128
深度拆解微软开源的SkillOpt框架：用训练神经网络的方法论优化Agent技能文档，不改权重只改Markdown，52个评测组合全部最优，准确率提升20%+
SkillOpt 微软 AI Agent 技能优化 LLM Prompt工程强化学习轨迹优化文本空间搜索开源

10天破3800星！Claude Code Skill一句话生成7种风格技术图表

10天破3800星！Claude Code Skill一句话生成7种风格技术图表
2026-04-21 11:04:25 +0800 CST view 795
fireworks-tech-graph：10天3800星的Claude Code Skill，用自然语言生成7种风格的技术图表，支持RAG、Mem0、多Agent等架构图，Mermaid画不出来的它能补位
Claude Code Skill AI画图图表生成 Claude Code Skills 技术图架构图 Mermaid 开源 GitHub

大模型推理引擎 2026 终极对决：vLLM vs SGLang，从 PagedAttention 到 RadixAttention，一次把 LLM 部署讲透（深度实战）

大模型推理引擎 2026 终极对决：vLLM vs SGLang，从 PagedAttention 到 RadixAttention，一次把 LLM 部署讲透（深度实战）
2026-07-13 05:12:59 +0800 CST view 278
深度对比 vLLM 与 SGLang 两大 LLM 推理引擎：从 KV Cache、PagedAttention、RadixAttention、连续批处理、分块预填充、推测解码、P/D 分离到量化部署，配可直接运行的生产级代码与基准测试。
vLLM SGLang LLM推理大模型部署 PagedAttention RadixAttention

vLLM 2026 深度解析：从 PagedAttention 到多节点分布式推理的全链路技术实战

vLLM 2026 深度解析：从 PagedAttention 到多节点分布式推理的全链路技术实战
2026-05-03 15:13:07 +0800 CST view 867
2026年深度解析vLLM核心架构，从PagedAttention进化到多节点分布式推理，涵盖SIG社区组织、v1架构重写、生产部署实战与性能优化全链路指南。
vLLM PagedAttention LLM 推理优化分布式 Kubernetes Python

vLLM v1 Engine 架构深度拆解：从异步调度到 Chunked Prefill 的生产级推理引擎演进（2026实战指南）

vLLM v1 Engine 架构深度拆解：从异步调度到 Chunked Prefill 的生产级推理引擎演进（2026实战指南）
2026-08-14 17:45:25 +0800 CST view 24
深度拆解vLLM v1 Engine架构：Continuous Batching、Chunked Prefill、异步内存管理等核心特性，从源码到生产部署，配完整代码实战与性能基准测试
vLLM LLM推理 PagedAttention ContinuousBatching GPU优化生产部署推测解码 Python

vLLM v1 Engine 深度拆解：Continuous Batching + Chunked Prefill 如何将推理吞吐量翻倍（2026生产实战）

vLLM v1 Engine 深度拆解：Continuous Batching + Chunked Prefill 如何将推理吞吐量翻倍（2026生产实战）
2026-08-14 17:46:24 +0800 CST view 27
深度拆解vLLM v1 Engine架构：Continuous Batching、Chunked Prefill、异步内存管理等核心特性，配完整代码实战与性能基准测试
vLLM LLM推理 PagedAttention ContinuousBatching GPU优化生产部署推测解码 Python

AirLLM 深度实战：8GB 显存跑 405B 大模型——分层推理如何拆掉「显存墙」（2026 实战指南）

AirLLM 深度实战：8GB 显存跑 405B 大模型——分层推理如何拆掉「显存墙」（2026 实战指南）
2026-08-15 09:44:41 +0800 CST view 12
深度拆解 AirLLM 分层推理架构：8GB 显存跑 405B 大模型的时间换空间哲学，从 mmap 权重映射、单层计算流水线到完整 Python 实战与 15 条生产级优化建议。
AirLLM 大模型推理显存优化 LLM 内存推理 Python 性能优化 GPU

NVIDIA garak + SkillSpector 深度实战：当 AI Agent 学会「安全自检」——从 LLM 漏洞扫描到技能市场治理的完全指南（2026）

NVIDIA garak + SkillSpector 深度实战：当 AI Agent 学会「安全自检」——从 LLM 漏洞扫描到技能市场治理的完全指南（2026）
2026-06-13 12:20:18 +0800 CST view 927
深入剖析 NVIDIA garak 和 SkillSpector 两款 AI 安全工具，解读 arXiv:2606.01494 论文关于三方扫描器低重合度的发现，提供 Agent Skills 安全治理的完整指南。
NVIDIA garak SkillSpector AI安全 LLM Agent

推测解码深度实战：用「小模型猜、大模型验」的并行推理让 LLM 吞吐量翻倍（2026 生产指南）

推测解码深度实战：用「小模型猜、大模型验」的并行推理让 LLM 吞吐量翻倍（2026 生产指南）
2026-08-15 11:15:10 +0800 CST view 5
深度拆解推测解码技术原理与生产实战：从拒绝采样数学原理到 vLLM 实现架构，配完整 Python 代码与性能基准测试，实现 2-2.5x 无损吞吐量提升
推测解码 Speculative Decoding LLM推理 vLLM 性能优化 GPU加速

vLLM 深度解析：LLM 推理性能的终极引擎——从 PagedAttention 到生产级部署的完整技术内幕

vLLM 深度解析：LLM 推理性能的终极引擎——从 PagedAttention 到生产级部署的完整技术内幕
2026-05-18 08:22:35 +0800 CST view 899
全面解析 vLLM 推理引擎的核心架构，从 PagedAttention 原理到生产级部署实战，涵盖量化推理、多GPU并行、性能调优等完整技术栈
vLLM LLM推理 PagedAttention GPU优化量化推理深度解析

万字深度解析 Langfuse：当 LLM 应用遇见「全链路可观测性」——从 Tracing 架构到生产级 LLM Ops 的完整技术指南（2026）

万字深度解析 Langfuse：当 LLM 应用遇见「全链路可观测性」——从 Tracing 架构到生产级 LLM Ops 的完整技术指南（2026）
2026-07-02 05:42:52 +0800 CST view 448
2026年LLM应用可观测性完整指南：深度解析Langfuse架构、Tracing系统、ClickHouse存储、SDK集成、生产部署与性能优化，15+可运行代码示例
Langfuse LLM 可观测性 Tracing AI Engineering LLM Ops ClickHouse Prompt Management

SKILL0深度解析：当技能不再是外挂——浙大与美团如何用技能内化重新定义小模型智能体

SKILL0深度解析：当技能不再是外挂——浙大与美团如何用技能内化重新定义小模型智能体
2026-04-13 18:57:15 +0800 CST view 1255
浙江大学联合美团和清华大学发布SKILL0论文，提出技能内化范式，让3B小模型通过上下文强化学习将AI技能内化到模型参数中，推理时零Token开销，在ALFWorld等基准上超越GPT-4o和Gemini。
SKILL0 技能内化 Skill Internalization AI Agent 强化学习浙大美团小模型

把大模型装进机房：Ollama 本地推理工程化实战——量化、并发、缓存与生产部署一次讲透（2026）

把大模型装进机房：Ollama 本地推理工程化实战——量化、并发、缓存与生产部署一次讲透（2026）
2026-07-14 03:43:32 +0800 CST view 276
深度拆解 Ollama 本地大模型推理工程化：从 GGUF 量化原理、MoE 专家调度、推理栈与 KV 缓存，到 Modelfile 定制、自量化、Python 客户端、FastAPI 生产服务、Docker 部署与性能调优，配完整可运行代码与 vLLM 对比。
Ollama 本地大模型 llama.cpp GGUF量化大模型部署 AI工程化隐私计算推理优化

Ollama 完全指南：本地大模型部署的事实标准——从原理到生产级 AI 应用开发（2026）

Ollama 完全指南：本地大模型部署的事实标准——从原理到生产级 AI 应用开发（2026）
2026-06-05 04:13:34 +0800 CST view 528
Ollama 本地大模型部署完全指南，从架构原理到生产级部署，涵盖 RAG 集成、性能优化、Docker/K8s 部署等核心内容。
Ollama 本地大模型 AI应用开发 Go语言 llama.cpp

万字深度解析 LMCache：当 LLM 推理遇见「KV 缓存革命」——从 Transformer 注意力机制到多层存储分级、从 vLLM/SGLang 集成到生产级 PD 拆分的完整技术指南（2026）

万字深度解析 LMCache：当 LLM 推理遇见「KV 缓存革命」——从 Transformer 注意力机制到多层存储分级、从 vLLM/SGLang 集成到生产级 PD 拆分的完整技术指南（2026）
2026-07-02 08:42:52 +0800 CST view 374
深度解析 LMCache 开源项目：LLM 推理 KV 缓存管理层，涵盖架构设计、多级存储、Multiprocess 模式、非前缀复用、PD 拆分等核心技术，15+ 可运行代码示例。
LMCache LLM推理 KV缓存 vLLM SGLang AI推理优化 GPU优化分布式缓存

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