从零构建 PyTorch 管道：2 小时训练 26M 参数小 GPT，优化分词与混合精度
面向消费者 GPU，给出从零训练小型 GPT 的 PyTorch 管道，焦点在 tokenizer 优化、数据批处理和混合精度梯度。
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机器智能
Klavis MCP 规模化之道：支撑大规模 AI Agent 工具调用的架构解析
Klavis AI 的 MCP 平台如何通过容器化、状态分区和水平扩展等架构模式，为大规模 AI Agent 提供可靠、隔离的工具调用能力。本文深入分析其并发处理、状态管理和资源隔离的关键机制。
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深入解析Intel Xe3-HPC架构：为大规模AI推理而生的计算核心
本文深入探讨英特尔最新的Xe3-HPC GPU架构，解析其为大规模AI推理设计的核心特性，包括增强的Xe核心、XMX矩阵引擎和多级缓存体系，并展望其在AI硬件市场的竞争力。
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解构 Klavis AI：为企业级 AI Agent 打造的 MCP 集成平台
深入剖析 Klavis AI 的 MCP（Mission-Critical Platform）架构，看它如何解决 AI Agent 在企业环境中可靠使用工具和管理状态的规模化难题。
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破解 DGX Spark 瓶颈：设计高吞吐数据注入管道
针对 DGX Spark 在本地 AI 工作负载中暴露的 I/O 瓶颈，本文提出一种基于 Arrow Flight 和专用暂存集群的高吞吐量数据注入架构，并提供关键参数与监控要点。
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NVIDIA DGX Spark 软件生态的隐现裂痕：从统一内存到云部署的挑战
分析NVIDIA DGX Spark在强大硬件光环下的软件生态系统差距，重点探讨统一内存架构优化不足和本地到云部署工作流中潜藏的工具链挑战。
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从 Happy-LLM 剥离：一份极简 Transformer 实现指南
本文从 Datawhale 的 Happy-LLM 项目出发，提供一个最小化的 Transformer 模型实现教程。通过 PyTorch 代码，我们将一步步构建从输入嵌入到输出概率的完整数据流，帮助读者在代码层面深入理解 Transformer 的核心工作原理。
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解锁指令级并行：价值推测的微架构支持深度解析
价值推测通过预测内存加载结果来打破数据依赖，释放乱序执行核心的潜力。本文深入解析其所需的微架构支持，如分支预测器和回滚机制，并探讨其在现代CPU中的应用与权衡。
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MineContext：从被动检索到主动式上下文工程
火山引擎的 MineContext 项目展示了一种主动式上下文工程方法，通过持续理解用户屏幕信息，构建动态上下文，赋能 AI 助手进行更深度的推理与协作。
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从大规模监视数据构建稳健的位置追踪模型：应对混淆技术与异常检测
基于 Lighthouse Reports 揭露的大规模监视数据，本文探讨如何构建一个能识别异常并对抗真实世界混淆技术的稳健统计模型，以应对位置追踪带来的挑战。
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从海量监控数据中建模：如何构建稳健的位置追踪与异常检测系统
面对充满噪声、缺失和蓄意混淆的大规模位置数据，本文探讨了构建一套稳健统计模型的方法，旨在从不完美的数据中提取真实的移动轨迹，并识别出可疑的异常行为模式。
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逆向分析 Humane AI Pin：对一个失败的 AI 硬件的架构与安全复盘
从硬件组件、操作系统和云依赖性等层面，深度逆向剖析 Humane AI Pin 的技术实现。本文旨在复盘其设计得失，为未来 AI 硬件的研发提供安全与架构层面的镜鉴。
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剖析 MaxKB 架构：构建企业级智能体平台的核心三要素
深入剖析 MaxKB 的架构，本文将探讨其如何通过 RAG 知识库、模型无关的设计以及业务流程自动化，为企业构建一个实用、可扩展的智能体平台。
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解构AI口音可视化：从MFCC到UMAP的技术实现
深入分析AI口音可视化的技术核心，揭示模型如何通过MFCC、PLS回归和UMAP等技术将语音特征映射为空间集群，并探讨其对语音识别模型感知的启示。
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GPT-5-mini 在医疗基准测试中的“反常”高分：过拟合风险与工程对策
近期研究显示，GPT-5-mini 在部分医疗影像测试中得分超越了更大的 GPT-5 模型。本文深入探讨这种“反常”表现背后可能隐藏的过拟合风险，并为在严肃领域部署小型化 AI 模型提出具体的工程验证与安全防护策略。
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阿里巴巴 Spring AI：深度解析Java智能体框架
深入探讨阿里巴巴为 Java 生态系统打造的智能体（Agentic）框架 Spring AI，解析其基于图的多智能体架构、企业级集成能力以及如何简化大模型应用的开发与投产。
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特斯拉韩国电池故障深度解析：从BMS代码到补贴资格的连锁反应
针对特斯拉在韩国爆发的BMS_a079电池故障，本文深入剖析了从电芯不平衡到电池管理系统（BMS）诊断失效的工程根源，并探讨其如何引发服务危机，最终威胁到韩国政府的购车补贴资格。
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从 PDF 混沌到结构化数据：深度解析 MinerU 如何为大模型备料
深入分析 MinerU 如何通过其解耦的版面分析与内容识别技术，将复杂的 PDF（含表格、公式）高效转换为大模型所需的结构化 Markdown 或 JSON。
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3分钟训练GPT模型：modded-nanogpt优化技巧解析
通过剖析 modded-nanogpt 项目，我们探讨了将1.24亿参数模型训练时间从45分钟缩短至3分钟以内的核心优化技术，重点涵盖系统、算法和混合精度计算的协同设计。
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PyreFly 解读：Rust 的安全与性能如何铸就下一代 Python 类型检查器
深入分析基于 Rust 构建的 Python 类型检查器 PyreFly 的架构优势。探讨 Rust 的内存安全、并发模型和零成本抽象如何使其在性能和稳定性上超越传统的 Python 工具，为大型代码库提供更强大的语言服务。
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Klavis架构：应对AI Agent大规模工具扩展的挑战
本文深入探讨 Klavis 如何利用其基于 MCP 的架构，解决 AI Agent 在面对海量工具时遇到的发现、执行与上下文管理等核心可扩展性挑战。
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可扩展性作为反模式：警惕为“未来”的过度设计
在架构设计中，我们常常陷入追求无限可扩展性的陷阱。本文深入探讨为何将“可扩展性”奉为圭臬可能是一种反模式，并论证从 SQLite 等简单工具开始，比直接拥抱 Kubernetes 等复杂系统更有利于项目的长期健康。
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揭秘 LLM 如何“看见”字符：从字节流到分治策略，告别分词限制
传统大型语言模型因其分词机制而难以处理字符级操作。本文深入探讨了克服这一限制的两种核心技术：直接处理原始字节流的“感知字符”架构，以及无需训练、通过提示工程实现精细操控的“分而治之”框架。
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智能体架构的脆弱性：为何 LLM 难以真正“听懂”指令？
剖析大型语言模型在智能体系统中指令遵循失败的架构根源，揭示 Transformer 模型的固有局限性如何导致 Agentic AI 的不稳定性。
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智能体为何“不听话”？剖析指令遵循失败的架构根源
超越“越智能越不听话”的表象，本文深入探讨导致AI智能体指令遵循失败的深层架构原因，从Transformer的注意力分散到级联错误，揭示其脆弱性的本质。
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智能体悖论：为何我们要在不可靠的指令遵循基础上构建自主代理
大型语言模型尚难稳定遵循精确指令，但业界已在全力构建Agentic AI。本文剖析这一“指令遵循差距”背后的技术原因、工程挑战，以及为何这是通向更强大AI的必由之路。
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智能体悖论：为何在“脆弱”的指令遵循能力之上构建 Agentic AI？
当前大模型在精确指令上表现不稳，但业界却大力投入 Agentic 框架。本文剖析此现象背后的技术根源：Agentic AI 并非旨在解决模型本身的缺陷，而是通过外部编排、任务分解与工具调用，为不完美的模型搭建一个实现复杂目标的“脚手架”。
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超越 MatMul 霸权：AI 计算的“众篮之策”与张量结构优化
深入探讨 AI 领域对矩阵乘法（MatMul）的过度依赖问题。文章从“不要把所有鸡蛋放在一个篮子里”的视角，揭示将所有张量运算“扁平化”为 MatMul 的性能陷阱，并提出面向未来的结构化张量优化方案。
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NVIDIA DGX Spark：将本地AI推理带入新纪元
NVIDIA DGX Spark凭借其创新的Grace Blackwell统一内存架构，为开发者在桌面端进行大规模AI模型推理和原型设计设立了新标准。本文深入解析其技术规格、性能表现与理想应用场景。
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深入解析 passt：一种面向虚拟机与容器的无 root 用户态网络方案
passt 通过简单的套接字传输机制，为虚拟机和容器提供与宿主机共享 IP 的用户态网络方案，无需 root 权限即可实现高性能连接，本文深入其工作原理、配置参数与性能考量。
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Archon OS 解密：PostgreSQL 与 pgvector 如何重塑 AI 助手的知识管理
深入分析 Archon OS 如何利用 PostgreSQL 和 pgvector 插件构建混合知识库，实现结构化任务管理与向量化语义搜索的融合，超越传统 RAG 系统的上下文管理能力。
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StreamingVLM 内存管理：流式编码与自适应选择策略
探讨 StreamingVLM 如何通过流式编码与自适应内存选择，实现对长视频的常数级内存占用分析，聚焦其状态维持与数据管理算法。
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卡帕西的 NanoChat：一次百美元的 ChatGPT 完整训练之旅
Andrej Karpathy 的 nanochat 项目并非教你组装百元硬件，而是展示了如何在云端投入约100美元，从零开始完整复现类 ChatGPT 模型的训练全过程。本文解析其技术栈、成本构成与教育价值。
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百元级本地LLM推理主机搭建指南：以NanoChat为灵感
本文将为您提供一份详细的指南，介绍如何以低于100美元的成本，构建一台能够运行大型语言模型（LLM）的本地推理主机。我们将重点探讨硬件选择、软件优化和成本效益权衡，为您打造个人AI助手提供一套切实可行的方案。
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在 Zig 中构建 .env 解析器：内存、错误处理与字符串操作的最佳实践
本文深入探讨在 Zig 中从零开始构建一个健壮的 .env 文件解析器所面临的挑战与解决方案。文章将重点分析 Zig 如何通过其独特的内存管理（分配器模式）、显式错误处理和高效的字符串操作，实现一个安全、高性能的配置加载器。
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值推测：绕过L1缓存延迟的激进艺术及其代价
值推测技术通过CPU分支预测器猜测未来值，打破数据依赖，但其性能收益高度依赖预测精度。本文深入分析该技术如何绕过L1缓存延迟，并量化错误预测的恢复成本，揭示其在特定场景下的适用边界。
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用 StreamingVLM 实现无限视频流理解：深入解析注意力池与滑动窗口
面对实时监控、直播分析等无限视频流场景，传统VLM模型因内存瓶颈而失效。本文深入探讨 StreamingVLM 架构如何利用注意力池（Attention Sink）和滑动窗口技术，实现对无限视频流的内存高效处理，并提供关键的工程实现要点。
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欺骗分词器：字符级对抗攻击如何绕过LLM的安全防线
大型语言模型（LLM）的安全性不仅取决于语义理解，更隐藏在字符处理的底层细节中。本文揭示了利用Unicode和编码技巧进行字符级对抗攻击的机制、风险及其在工程实践中的防御策略。
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解构 Claude Code：自然语言如何驱动多步 Git 工作流
深入剖析 Claude Code 如何将模糊的自然语言指令转化为精确、有序的 Git 操作序列，探讨其背后的意图识别、状态管理与命令生成机制。
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光学热力学：无需开关，让光自我寻路的革命性方法
抛弃复杂的开关阵列，一种名为“光学热力学”的新兴框架利用热力学原理，让光在非线性系统中自我导航并汇聚到指定路径，为下一代光计算和网络技术开辟了全新的工程思路。
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深入 llama.cpp：剖析 ggml 张量库与 GGUF 文件格式
深入分析 `llama.cpp` 背后的核心技术：`ggml` 张量库和 GGUF 文件格式。本文将探讨它们如何通过高效的量化方法和内存管理，在各种硬件上实现可移植的、高性能的大型语言模型推理。
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Klavis AI: 剖析其用于工具组合的开发者抽象层
Klavis 通过 MCP 和 Strata 抽象，在易用性与表现力之间取得了平衡。本文深入探讨其 SDK 和 API 设计，为开发者在构建多工具 AI 工作流时提供决策依据。
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Klavis AI：面向智能体工具的可靠性架构：状态管理与错误处理
当 AI 智能体执行多步工具调用时，如何保证任务不因短暂中断或意外错误而失败？本文深入探讨 Klavis AI 如何通过其 MCP 架构解决状态管理和错误处理两大核心挑战，为大规模、可靠的智能体工具集成提供工程化实践。
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从零构建百元级 ChatGPT：Andrej Karpathy 的 NanoChat 实战指南
基于 Andrej Karpathy 的 NanoChat 项目，本文提供一份从零开始构建一个小型 ChatGPT 系统的实战指南，覆盖了从数据准备、模型训练到在 100 美元预算内完成部署的全过程。
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通过Jupyter Notebook掌握提示工程：Anthropic的互动教程
一份深入的指南，介绍如何利用Anthropic提供的互动式Jupyter Notebook教程，系统地学习从基础到高级的提示工程技术，并应用于实际场景。
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Nitro.js：为任何部署环境打造的极简服务器工具包
剖析 Nitro.js 如何通过其可扩展的插件系统和与部署环境无关的设计，为现代 Web 服务器提供一个最小化但功能完备的工具包核心，实现真正的“一次编码，随处部署”。
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Archon OS 架构解析：为 AI 编程助手构建基于图的知识管理系统
深入分析 Archon OS 如何利用微服务和向量数据库为 AI 编程助手提供长期记忆和状态化任务执行能力，构建强大的外部知识图谱。
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AI驱动的SQL验证：超越传统解析器的技术演进
探讨现代SQL验证如何从严格的AST语法树解析，演进为以AI为核心的意图理解与错误修复。分析AI在处理多方言、模糊语法和语义检查方面的优势与挑战。
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将《我的世界》捆绑包问题建模为 Z3 约束求解
本文详细介绍了如何将《我的世界》中复杂的捆绑包（Bundle）物品填充规则，精确地翻译成 Z3 约束求解器可以理解的数学模型，聚焦于物品堆叠、容器限制的形式化表达。
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从游戏到数学：将《我的世界》捆绑包问题精确建模为 Z3 约束
本文深入探讨如何将《我的世界》中独特的捆绑包（Bundle）物品存放机制，精确地翻译成Z3约束求解器可以理解的数学模型。我们将聚焦于物品堆叠、容量权重和整数约束的建模技术，提供一个从游戏规则到形式化约束的入门指南。
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MinerU 中的分层表格检测：轮廓检测与 rowspan 合并
利用 MinerU 的轮廓检测和 rowspan 合并技术，从多列 PDF 中提取嵌套表格，确保 LLM RAG 管道的语义 Markdown 输出无数据丢失。
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使用 Spring AI Alibaba 实现 Java 中的响应式多代理编排
通过 Spring AI Alibaba Graph 框架，集成 LLM 和工具，实现响应式多代理工作流，支持流式输出、企业级集成与可扩展监控。
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TensorFlow Lite 边缘设备入门部署：量化、微控制器集成与 IoT 调优
介绍使用 TensorFlow Lite 在边缘设备部署 ML 模型的基础指南，重点覆盖量化技术、微控制器集成以及针对 IoT 的性能优化参数。
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利用 Spring Boot 响应式流实现事件驱动的多代理协调
基于 Spring AI Alibaba Graph，利用响应式流构建事件驱动的多代理系统，支持 LLM 链式调用与工具调用，提升企业级 AI 应用的扩展性和响应速度。
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Emacs Agent Shell 与 ACP 协议集成：自然语言命令的多代理执行
本文探讨如何将 ACP 协议集成到 Emacs agent-shell 中，实现自然语言命令通过多代理协调在编辑器中的无缝执行，提供工程化参数和监控要点。
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Claude Code 中多代理 Git 操作的编排：自动化分支、PR 生成、合并冲突解决
利用 Claude Code 的多代理框架，实现 Git 工作流的自动化协调，包括分支管理、PR 生成与冲突解决，提供终端自然语言命令的参数配置与验证策略。
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ATLAS 中的自适应学习机制：通过在线模型更新动态优化推测解码树，实现 2 倍推理加速
介绍 ATLAS 系统中的自适应学习技术，利用运行时在线更新动态精炼推测解码树，在不需完整重新训练的情况下实现 LLM 推理 2 倍加速。
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Claude Code 终端集成与嵌入式语义理解
基于 TypeScript 的终端代理编码工具，通过代码库嵌入实现语义理解、自然语言 Git 工作流及 LLM 自动化任务的参数配置与实现要点。
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Claude Code Templates CLI 监控仪表板工程化实践
探讨 Claude Code CLI 模板的集成监控仪表板设计，聚焦代理性能指标、错误日志记录与资源利用率监控，实现终端 AI 编码工作流的可靠工程化。
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在 ATLAS 推测解码中实现内核融合：减少 75% 内存带宽并实现 4x LLM 推理加速
本文聚焦 ATLAS 系统的推测解码优化，通过 CUDA 内核融合减少 75% 内存带宽，实现多 GPU 上 4x LLM 推理加速，提供动态 draft 模型适应参数与工程落地清单。
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Emacs 中集成 ACP 协议的 agent-shell：实现自然语言命令和多代理编排
通过 ACP 协议在 Emacs 中构建 agent-shell，支持自然语言交互、工具调用和多代理协作，提供配置参数和监控要点。
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Deploying Optimized AI Models on Edge Devices with ONNX Runtime
通过 ONNX Runtime 在边缘设备上实现高效本地推理，涵盖量化、硬件加速及与 Windows ML 框架的集成，提供工程参数和最佳实践。
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在 PyTorch Diffusers 中实现管道并行、LoRA 微调与自定义噪声调度器：可扩展图像/视频/音频生成工程实践
基于 Hugging Face Diffusers，阐述管道并行分布式推理、LoRA 高效微调及自定义噪声调度器的 PyTorch 实现，提供参数配置与优化清单。
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Together AI 多GPU服务中混合长度LLM请求的动态批处理实现：优化填充与排序策略
探讨在Together AI平台上实现动态批处理以处理变长序列LLM请求，优化填充策略和多GPU分布，提升吞吐量而无需固定批大小。提供工程参数和监控要点。
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使用 agent-shell v0.5 提升代理工作流：工具调用链与状态持久化
agent-shell v0.5 通过 ACP 协议优化工具调用链、会话状态管理和多步错误恢复，提供 Emacs 原生代理集成的工程参数与监控要点。
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Together AI 多GPU动态批处理与张量并行：处理变长序列实现亚100ms延迟与2倍吞吐提升
在Together AI的多GPU环境中，实现动态请求批处理与张量并行，优化变长序列推理，达到亚100ms延迟并比静态方法提升2倍吞吐，提供工程参数与监控要点。
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Together AI 的推测解码内核融合优化：多GPU上4倍加速的内存带宽减法
Together AI 通过在推测解码中应用内核融合技术，融合 attention 和 MLP 操作，显著降低内存带宽消耗，实现多 GPU 环境下 LLM 推理 4 倍加速。文章提供工程参数、阈值设置与监控要点。
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使用 C# 构建上下文感知桌面 AI 助手：多 LLM 与 MCP 工具集成
基于 C# 和 Avalonia 框架，开发支持多模型 LLM 及 MCP 工具的桌面 AI 助手，实现屏幕上下文感知与工作流自动化，提供配置参数与部署清单。
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用 Lobe Chat 构建可扩展 AI 聊天 UI：多 LLM 编排与文件 RAG 集成
探索 Lobe Chat 的插件系统如何实现多模型 LLM 协调、文件 RAG 检索，以及通过 MCP 市场集成 artifact 渲染，提供工程化参数和部署指南。
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Coze Studio 视觉 AI 代理构建平台：工作流编辑与 LLM 集成实践
Coze Studio 作为开源视觉平台，简化 AI 代理开发。通过拖拽工作流、集成 LLM 和插件工具链，实现高效调试与自动化部署，提供工程化参数与落地策略。
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