端侧部署
端侧大模型部署：LLaMA、Phi 与 Qwen 在移动端的量化实践
把大模型跑在手机上是 AI 普惠的重要方向。本文讲解 INT4/INT8 量化、权重压缩与内存优化，实测多款小模型在移动端的推理速度与内存占用。
向量数据库
向量数据库选型指南：Milvus、Qdrant 与 pgvector 怎么选
数据量从万级到亿级，向量检索的选型思路完全不同。本文对比了主流向量数据库的索引类型、一致性模型、扩展性与成本，帮助你在不同业务规模下做出合适选择。
微调
LoRA 微调实战：用 8GB 显存完成百亿参数模型适配
全参数微调成本高昂，LoRA 让中小团队也能适配大模型。本文从原理、数据集构建、超参调优到评估上线，完整走通一条低成本微调流水线。
工具
2026 年开源 AI 工具盘点：从推理框架到开发平台
开源生态让 AI 开发门槛大幅降低。本文梳理了推理、训练、Agent、多模态等领域的优质开源项目，附上手教程与社区活跃度评估。
AIGC
AIGC 内容生成在企业营销中的落地实践与合规边界
AI 生成内容正在重塑营销行业。本文分享内容生产流水线的搭建经验，同时探讨生成内容的版权、标识与审核等合规问题，帮助企业安全地拥抱 AIGC。
Agent
多智能体协作框架深度对比：AutoGen、CrewAI 与 LangGraph
Agent 正在成为 AI 应用的新范式。本文从任务规划、工具调用、人机协作与状态管理四个维度，横向对比三大主流多智能体框架的架构设计与适用边界。
技术原理
Transformer 架构拆解：注意力机制到底在算什么
从 Self-Attention 到 Multi-Head，从位置编码到残差连接，本文用可视化方式拆解 Transformer 的核心组件，帮助开发者建立对现代大模型的底层直觉。
RAG
RAG 检索增强生成实战：解决大模型幻觉问题的工程路径
幻觉是大模型落地企业场景的最大障碍。本文深入 RAG 的检索、重排、上下文压缩与生成四个环节，讲解如何通过混合检索、Rerank 模型与引用溯源把准确率提升到可商用水平。
大模型
大模型推理加速全景解析：从 KV Cache 到投机采样
推理延迟是大模型落地的核心瓶颈。本文系统梳理 KV Cache、PagedAttention、投机采样（Speculative Decoding）、量化与蒸馏等主流优化手段，并结合实际部署案例对比各自的收益与适用场景。
Prompt
Prompt 工程进阶：如何设计稳定可复用的系统提示词
好的系统提示词能让模型输出质量提升一个量级。从角色设定、任务拆解、few-shot 示例到输出约束，本文给出了一套可落地的提示词模板方法论，并附正反案例对比。