推理优化

探索“分层解码定律”，该定律可预测不同硬件上的 LLM 推理速度。了解深度感知量化如何让 110B 模型在 16GB 内存的 2016 年旧电脑上运行。

AI 基础设施领域正发生重大变革，一项 4 亿美元的芯片抵押贷款表明，投资重点正从以训练为中心的 GPU 转向专门的推理硬件。本文深度分析这一转型背后的经济与技术逻辑。

深入探讨 AWQ、GPTQ 和 GGUF 等模型量化格式，以及如何利用 vLLM 和动态 LoRA 技术为企业级小语言模型 (SLM) 构建高性能推理服务。

深入探讨 Hugging Face 与 Cerebras 的合作伙伴关系如何通过利用 Gemma 模型和晶圆级硬件实现低于 100 毫秒的延迟，从而彻底改变实时语音 AI。

深入探讨 vLLM 从 V0 到 V1 的版本跨越，重点分析其架构如何通过“正确性优先”的方法支持 GRPO 和 PPO 等复杂的强化学习工作流。

深入探讨如何在消费级硬件上运行最先进的 Qwen3.6-27B 模型，利用原生 Windows vLLM 实现 72 tokens/s 的速度，并实施混合云端-本地策略。