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← All tagsGPU 推理部署学习指南：从显存计算到性能优化
给你 16GB 显存的 GPU，你能部署多大的模型？从显存计算、存储层级、Roofline Model 到量化策略，按 Bloom 认知分类法建立 GPU 推理部署的完整认知框架。
RL for LLM：为什么强化学习训练大模型这么难？
为什么 DeepSeek-R1 用 RL 能成功，但大多数学术界复现全失败？从 pass@k 的视角理解 RL 训练 LLM 的本质限制、五大失败模式和 entropy collapse 现象。
vLLM KV Cache Block Manager 深度教程
从 PagedAttention 原理到多卡部署下的 KV Cache 容量计算，彻底搞懂为什么单卡 metric 显示 52K 却能跑 200K+ 上下文。涵盖 Block Manager 架构、TP/CP 并行策略与 MLA 架构特殊性。
World Model TP 并行深度分析：为什么 TP=N 比 TP=1 还慢
从 SGLang Omni 架构到 DiT/World Model 的并行策略选择，理解何时 TP 是负收益，以及正确的多卡方案 Sequence Parallelism。附大厂技术报告中不对 DiT 开 TP 的实证分析。
视频生成推理的 GPU 算力：从一道算术题说起
1600 张 H100 做视频生成推理，线上只能跑 42 QPS -- 从一道简单的除法出发，拆解视频生成为什么是当前 AI 推理中算力密度最高的任务。
8 张 4090 微调 235B 模型：RoundPipe 如何打破消费级 GPU 训练的天花板
RoundPipe 通过无状态 GPU 池和非对称流水线切分，在 8 张 4090 上实现 235B MoE 模型的 LoRA 微调，吞吐量达到 A800 方案的 76%+。
Agent Benchmark 正在失效：为什么静态评估无法衡量真实的 Agent 能力
Claw-Eval-Live 揭示静态 Agent 评估的三种失效模式，提出需求驱动的活 benchmark 设计——季度刷新任务分布，同时保持版本内可复现。
In-Context Learning 能力的真实边界：LLM 从上下文「学会」技能了吗？
Ctx2Skill 提出自演化的多 Agent 自博弈框架，从上下文中自动发现、提炼和选择技能——无需人工标注或外部反馈。核心问题：LLM 真的能从上下文中学习技能，还是只是模式匹配？
OpenAI 低延迟语音 AI 的工程架构拆解：当 WebRTC 遇上 Kubernetes
OpenAI 公开了其 Realtime API 背后的 WebRTC 基础设施设计——relay + transceiver 分离架构。本文拆解这套系统如何在 Kubernetes 上解决 WebRTC 的端口爆炸和状态粘性问题，以及无状态转发层的工程哲学。
Obsidian + Claude Code 个人配置最优解
这是一份完整的 Obsidian 知识库配置攻略，涵盖 Obsidian 作为知识管理前端、Claude Code 作为 AI 编程代理、iCloud 作为跨设备同步方案的全栈配置