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Google Antigravity 2.0 深度实战：从单Agent IDE到多智能体协同平台——2026年Google I/O最重磅开发者工具完全指南

Google Antigravity 2.0 深度实战：从单Agent IDE到多智能体协同平台——2026年Google I/O最重磅开发者工具完全指南
2026-05-24 17:02:54 +0800 CST view 338
2026年Google I/O重磅发布Antigravity 2.0，从单Agent IDE彻底转型为多智能体协同工作平台。本文深度解析Project→Agent→Task三层架构、定时任务系统、斜杠命令体系、Managed Agents云端自动化，附完整多Agent代码审查流水线实战代码。
Google Antigravity Gemini AI编程多智能体 Google I/O 2026

Google Antigravity 2.0 深度实战：从 AI IDE 到 Agent 编排平台——Google I/O 2026 最大杀器的全栈指南

Google Antigravity 2.0 深度实战：从 AI IDE 到 Agent 编排平台——Google I/O 2026 最大杀器的全栈指南
2026-05-30 11:39:14 +0800 CST view 161
深度解析 Google Antigravity 2.0 从 AI IDE 到 Agent 编排平台的全面进化
Google Antigravity AI编程 Agent编排 Gemini Google I/O 2026 开发工具

LLM推理框架2026选型完全指南：从vLLM到TensorRT-LLM，一次讲透四大引擎的架构哲学与生产级实战

LLM推理框架2026选型完全指南：从vLLM到TensorRT-LLM，一次讲透四大引擎的架构哲学与生产级实战
2026-06-02 09:36:52 +0800 CST view 244
从vLLM到TensorRT-LLM，一次讲透vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、llama.cpp四大LLM推理框架的架构哲学、核心原理、生产级部署实战与选型决策树。
LLM vLLM TensorRT-LLM llama.cpp SGLang 推理优化 GPU

LiteRT-LM：Google端侧大模型推理引擎的革命性架构——从TensorFlow Lite的困境到LLM原生推理的全链路解析

LiteRT-LM：Google端侧大模型推理引擎的革命性架构——从TensorFlow Lite的困境到LLM原生推理的全链路解析
2026-04-19 22:17:39 +0800 CST view 645
深入解析Google LiteRT-LM端侧LLM推理引擎的核心架构：分层内存池、KV Cache量化、算子融合、WebGPU运行时。与TensorFlow Lite、llama.cpp、MLX横向对比，提供生产级部署实战指南。
Google 端侧AI LiteRT-LM WebGPU 量化 KV Cache TensorFlow Lite LLM推理

DFlash 深度解析：块扩散模型如何让 LLM 推理加速 6 倍——2026 投机解码完全指南

DFlash 深度解析：块扩散模型如何让 LLM 推理加速 6 倍——2026 投机解码完全指南
2026-05-28 19:39:07 +0800 CST view 329
深入解析 DFlash 块扩散投机解码方案：如何让 Qwen3-8B 实现 6 倍无损加速，超越 EAGLE-3 与 llama.cpp，附 SGLang/vLLM/MLX 完整部署指南。
LLM推理投机解码块扩散 DFlash 推理加速 Transformer优化 GPU CUDA SGLang vLLM

LLM 推理的显存战争：从 PagedAttention 到统一内存架构——KV Cache 管理五世代深度解析（2026）

LLM 推理的显存战争：从 PagedAttention 到统一内存架构——KV Cache 管理五世代深度解析（2026）
2026-06-15 11:18:23 +0800 CST view 99
深度解析大模型推理中 KV Cache 管理的五世代演进：从连续分配到 PagedAttention，再到异构缓存、分布式 KV 和统一混合内存架构。结合 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 给出生产环境选型指南。
LLM 大模型 KVCache PagedAttention vLLM SGLang TensorRT 推理优化显存管理分布式

SGLang vs vLLM：2026年大模型推理框架深度对比与选型指南

SGLang vs vLLM：2026年大模型推理框架深度对比与选型指南
2026-04-08 15:51:53 +0800 CST view 1454
深度对比SGLang与vLLM两大LLM推理框架，从架构设计、核心原理、性能实测、适用场景多维度解析，附2026年选型建议
LLM SGLang vLLM 推理优化大模型

智谱 GLM-5.1 深度解析：当开源模型突破「8小时自治」临界点

智谱 GLM-5.1 深度解析：当开源模型突破「8小时自治」临界点
2026-04-09 00:53:51 +0800 CST view 1103
2026年4月8日智谱发布GLM-5.1，744B参数MIT开源，SWE-bench Pro 58.4分超越Claude Opus 4.6，全球首个支持8小时长程自治的开源模型。
GLM-5.1 智谱AI 开源大模型 MoE SWE-bench 长程自治 LLM

DiffusionGemma 深度实战：当文本生成告别逐字蹦字——从离散扩散到 1100 tokens/s 的生产级完全指南（2026）

DiffusionGemma 深度实战：当文本生成告别逐字蹦字——从离散扩散到 1100 tokens/s 的生产级完全指南（2026）
2026-06-16 07:18:07 +0800 CST view 60
Google DeepMind 开源 DiffusionGemma 离散文本扩散模型深度实战：从并行去噪原理到 1100 tokens/s 推理，完整代码示例与 Agent 构建
DiffusionGemma 文本扩散离散扩散 LLM 开源模型 Google DeepMind

Google LangExtract 深度解析：从混乱文本到结构化数据的工程化实践

Google LangExtract 深度解析：从混乱文本到结构化数据的工程化实践
2026-04-29 01:09:56 +0800 CST view 386
深度解析Google开源的LangExtract库：基于LLM的结构化信息提取框架，精确来源定位、交互可视化、零微调部署。从架构设计到代码实战，全面剖析21k+ Star背后的技术内核。
LangExtract Google 信息提取 LLM 结构化数据 Python 开源

Google LangExtract 深度解析：从非结构化文本到结构化知识的工程化桥梁——零微调实现 100% 可溯源的信息提取

Google LangExtract 深度解析：从非结构化文本到结构化知识的工程化桥梁——零微调实现 100% 可溯源的信息提取
2026-05-09 16:13:25 +0800 CST view 288
2026年4月Google开源LangExtract，一个基于LLM的结构化信息提取框架。核心创新：字符级溯源（Source Grounding）实现100%可验证提取，零微调只需3-5个示例即可适配任何领域。本文深入解析其技术架构、长文档处理策略、医疗/法律/金融实战应用及生产部署最佳实践。
LangExtract LLM 信息提取结构化数据医疗AI RAG Google开源

DiffusionGemma 深度实战：当 Google 用「扩散」颠覆自回归——从离散文本扩散原理到 MoE 架构、本地推理加速与生产级部署的完全指南（2026）

DiffusionGemma 深度实战：当 Google 用「扩散」颠覆自回归——从离散文本扩散原理到 MoE 架构、本地推理加速与生产级部署的完全指南（2026）
2026-06-16 18:52:52 +0800 CST view 87
Google DeepMind联合NVIDIA发布DiffusionGemma——基于离散文本扩散的实验性开源模型。本文深入解读26B MoE架构、双向注意力机制、本地推理4倍加速原理，附完整代码示例和部署实战。
Google DiffusionGemma 扩散模型 MoE 开源LLM 本地推理 AI推理加速

视觉即代码：GLM-5V-Turbo 如何用 94.8 分重新定义 Design2Code

视觉即代码：GLM-5V-Turbo 如何用 94.8 分重新定义 Design2Code
2026-05-11 09:52:48 +0800 CST view 405
智谱AI发布GLM-5V-Turbo多模态编程基座模型，从预训练阶段原生融合视觉与语言，在Design2Code基准测试中以94.8分超越所有竞品。本文深度解析CogViT视觉编码器、MMTP多模态多Token预测、多任务RL优化等技术细节，以及如何用API接入实现从设计稿到可运行代码的完整工作流。
GLM-5V-Turbo 视觉编程 Design2Code 多模态 CogViT MMTP 智谱AI AI编程

Google LangExtract 深度解析：用LLM实现非结构化文本的精准结构化提取与可视化

Google LangExtract 深度解析：用LLM实现非结构化文本的精准结构化提取与可视化
2026-05-17 19:18:49 +0800 CST view 269
Google LangExtract库深度解析，介绍如何使用LLM从非结构化文本中精准提取结构化信息，包含精确源接地、交互式可视化、代码实战和性能优化。
LLM 信息提取 Google Python NLP

Google LangExtract 深度实战：LLM结构化信息提取的完整指南（2026版）

Google LangExtract 深度实战：LLM结构化信息提取的完整指南（2026版）
2026-05-17 19:30:29 +0800 CST view 260
2026年最新Google LangExtract深度实战指南，全面解析如何用LLM从非结构化文本中精准提取结构化信息，包含精确源接地、交互式可视化、代码实战和性能优化。
LLM 信息提取 Google Python NLP 结构化数据

Google LangExtract 深度实战：从非结构化文本到结构化知识的工程化完全指南（2026）

Google LangExtract 深度实战：从非结构化文本到结构化知识的工程化完全指南（2026）
2026-05-24 13:30:29 +0800 CST view 226
Google LangExtract 深度实战：从非结构化文本到结构化知识的工程化完全指南，涵盖架构分析、代码实战、性能优化。
LangExtract LLM 结构化提取 Google Python

大模型部署太慢？这个超级引擎帮你搞定！SGLang速通指南

大模型部署太慢？这个超级引擎帮你搞定！SGLang速通指南
2026-04-22 09:27:57 +0800 CST view 420
DeepSeek官方推荐！SGLang高性能大模型推理框架速通指南，RadixAttention前缀缓存、零开销调度、OpenAI API兼容，性能碾压vLLM。
SGLang 大模型推理 DeepSeek 开源 vLLM

Google LangExtract 深度解析：用 LLM 从非结构化文本精准提取结构化信息——28K Star 的谷歌开源利器架构内幕

Google LangExtract 深度解析：用 LLM 从非结构化文本精准提取结构化信息——28K Star 的谷歌开源利器架构内幕
2026-05-18 18:48:34 +0800 CST view 227
Google LangExtract 深度解析，28K Star 开源项目，用 LLM 从非结构化文本中精准提取结构化信息，支持源文本定位、幻觉检测、交互式可视化
LLM 信息提取 Google 开源项目 NLP Python

GLM-OCR 深度解析：0.9B 参数的文档理解小钢炮，OmniDocBench 拿下 94.62 分的秘密

GLM-OCR 深度解析：0.9B 参数的文档理解小钢炮，OmniDocBench 拿下 94.62 分的秘密
2026-05-13 22:15:56 +0800 CST view 246
GLM-OCR是智谱AI推出的0.9B参数文档理解多模态模型，凭借布局感知两阶段流水线和GRPO强化学习，在OmniDocBench v1.5以94.62分领先。本文深度解析其CogViT架构、MTP解码加速、印章识别技术及完整部署实战。
GLM-OCR,智谱AI,OCR,多模态模型,文档理解

SGLang 深度实战：新一代 LLM 编程与推理框架——从 RadixAttention 原理到 Agent 系统生产部署

SGLang 深度实战：新一代 LLM 编程与推理框架——从 RadixAttention 原理到 Agent 系统生产部署
2026-05-06 17:37:39 +0800 CST view 471
深度解析 SGLang 推理框架的 RadixAttention 原理、DSL 编程范式、正则约束解码，以及在 Agent 系统和多轮对话场景的生产部署实践。
SGLang LLM 推理加速 Agent RadixAttention 结构化生成

GLM-5.2 深度实战：当国产大模型拿下 Code Arena 全球第一——从 744B MoE 架构到 1M 上下文、从 DSA 稀疏注意力到 Agentic Engineering 的生产级完全指南（2026）

GLM-5.2 深度实战：当国产大模型拿下 Code Arena 全球第一——从 744B MoE 架构到 1M 上下文、从 DSA 稀疏注意力到 Agentic Engineering 的生产级完全指南（2026）
2026-06-19 15:54:07 +0800 CST view 9
2026年6月17日，智谱AI正式开源GLM-5.2，在Code Arena拿下全球可用模型第一。本文深度解析744B MoE架构、DSA稀疏注意力、1M上下文实现原理，并提供完整代码实战指南。
GLM-5.2 大模型 AI编程智谱AI MoE架构稀疏注意力 CodeArena

Gemma 4 12B 深度实战：当无编码器统一多模态架构走进本地

Gemma 4 12B 深度实战：当无编码器统一多模态架构走进本地
2026-06-14 17:49:21 +0800 CST view 140
深入解析 Google Gemma 4 12B 的无编码器统一多模态架构，从技术原理到生产部署的完整指南
Gemma4 Google 多模态本地部署 AI LLM Encoder-Free

Gemma 4 12B 工程实践：Encoder-Free 统一多模态架构从原理到本地部署完全指南（2026）

Gemma 4 12B 工程实践：Encoder-Free 统一多模态架构从原理到本地部署完全指南（2026）
2026-06-14 17:49:38 +0800 CST view 153
深入解析 Google Gemma 4 12B 的无编码器统一多模态架构，从技术原理到生产部署的完整指南
Gemma4 Google 多模态本地部署 AI LLM Encoder-Free

TurboQuant 深度实战：Google 的 KV 缓存压缩算法完全指南（2026）

TurboQuant 深度实战：Google 的 KV 缓存压缩算法完全指南（2026）
2026-06-08 20:52:38 +0800 CST view 129
2026年3月Google Research在ICLR 2026发表TurboQuant算法，将LLM的KV缓存压缩至3-bit，实现6倍内存缩减和8倍推理加速。本文深入剖析TurboQuant的技术原理，并提供生产级部署指南。
TurboQuant KV缓存压缩 LLM推理优化量化算法 Google Research ICLR2026

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