TECHNOLOGY

2026 新年快乐（Happy New Year）

新年的钟声已经敲响，我们迎来了充满活力与奔赴感的 2026 马年！🎉 感谢过去一年里的陪伴与支持，新的一年，愿我们策马前行，奔赴更远的目标，收获更多值得铭记的美好时刻。🌟 祝愿大家在 2026 马年： 🐎 身体健康，精力充沛，步伐坚定； 🐎 事业顺利，马到成功，一路加速； 🐎 家庭幸福，温暖相伴，岁月安然； 🐎 心想事成，所行皆坦途，所愿皆可期！愿所有的努力都不被辜负，所有的梦想都能快马加鞭、如期抵达。让我们怀揣热爱，迎风奔跑，共同书写马年更加精彩的篇章！马年大吉，新春快乐，万事如意！ 🎊🎁

聊聊 LLM 推理加速常见手段

从 KV Cache 优化、FlashAttention 算子到量化与投机采样

全面盘点大模型推理优化加速核心手段：涉及 KV Cache 优化、FlashAttention/FlashDecoding 算子加速、Quantization 量化（AWQ/FP8）、Speculative Decoding 投机采样以及 Continuous Batching 调度算法。

聊聊 LLM 推理架构演进中的几个关键技术节点

Static Batching、Continuous Batching 与 Prefill/Decode 分离

本文系统梳理大模型推理架构演进的核心节点：从 Static Batching 到 Continuous Batching（vLLM/SGLang 核心机制），再到 PagedAttention 的 KV Cache 显存管理、Chunked Prefill 以及 Prefill/Decode 分离架构，深入剖析优化吞吐与降低时延的关键工程实践。

探索 Transformer 理论与本质

介绍 Transformer 架构和原理，以及大语言模型（LLM）的运作机制。

大语言模型（LLM）的核心是通过自回归方式逐词预测（next token prediction）。文本首先被 tokenizer 拆分为词或子词（如 BPE、BBPE 技术），每个 token 对应一个嵌入向量，并加入位置编码（如 RoPE）以保留顺序信息。模型基于 Transformer 结构，训练时通过注意力机制学习上下文关系，输出每个 token 的下一个词概率分布（softmax 归一化）。推理时采用自回归生成，通过采样策略（如 Top-k）和温度系数控制随机性。ALiBi 技术解决了长文本位置编码的外推问题，使模型能处理超越训练长度的输入。整个过程本质是序列条件概率建模，通过海量数据学习语言的统计规律。

科普开源大模型基础知识

本篇文章主要介绍开源大模型的基础知识，如 LLama 4 和 Qwen 3 的核心亮点和基础架构。

Llama 4 北京时间2025年4月6日凌晨，Meta发布了外界期待许久的Llama4系列开源模型，目前它包括 Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick、Llama 4 Behemoth。三种模型对应不同的使用需求，简单来说： Llama 4 Scout 是可以在单张 H100 上跑的多模态 MoE 模型； Llama 4 Maverick 是击败了 GPT-4o 和 Gemini 2.0，比 DeepSeek v3 小但编码和推理能力匹配的“最佳模型”；还有一个即将发布的、隐藏在后为所有 Llama4 系列提供能力的 2880 亿活跃参数“巨兽”模型 Llama 4 Behemoth；根据官方发布的介绍，此次 Llama4 有几个重要的技术亮点。 MoE架构