模型账单仅占你推理成本的 30%
Token 支出仅仅是六项预算中的一项。通过对检索、可观测性、重试和人工审核的真实拆解，我们将揭示为什么通过更换模型来实现的成本节省往往并不真实。
推理优化陷阱：为什么提升单个模型的速度反而会拖慢你的系统
将模型组件更换为更快的版本往往会增加端到端的延迟和成本。本文将探讨其中的原因，并介绍如何通过严谨的性能分析流程来避免这一问题。
推理服务商向你隐瞒了什么：KV 缓存、批处理与延迟底线
LLM 推理基础设施内部的决策——KV 缓存逐出、连续批处理、分块预填充——在你写下第一行代码之前就决定了应用的性能边界。本文将揭示底层发生的真实情况，以及你所能控制的为数不多的参数。
生产环境中的LoRA适配器组合：无冲突运行多个微调技能
团队为语气、格式、领域知识和安全性分别构建LoRA适配器，组合时却频繁产生冲突。本文介绍如何检测干扰、选择合适的合并策略，以及在不重载权重的情况下按请求提供混合适配器服务。
没人讨论的端侧 LLM 问题：模型更新传播
将 LLM 部署到边缘设备会创建一个没有中央回滚机制的分布式系统——版本碎片化、无声的能力漂移，以及在基准测试中根本不会暴露的制品集合不匹配问题。
浏览器原生 LLM 推理：你不知道自己需要的 WebGPU 工程化实践
通过 WebGPU 在浏览器中直接运行 LLM 将改变你的整个应用架构。本文将探讨其实际的能力上限，以及在哪些场景下混合路由方案优于纯云端方案。
压缩决策：延迟敏感型 AI 功能的量化、蒸馏与端侧推理
当模型路由已不够用，你需要低于 100ms 的响应时间时，就面临一个艰难的压缩决策。本文介绍如何在不破坏关键任务质量的前提下，权衡量化、蒸馏和混合边缘云部署。
端侧 LLM 推理：何时将 AI 迁出云端
一个关于端侧 LLM 推理何时优于云端 API 的实用决策框架 —— 涵盖隐私需求、成本计算、质量权衡以及那些无人预警的部署难题。
语法约束生成：大多数团队忽视的输出可靠性技术
约束解码在token级别保证LLM输出符合schema——从根本上消除验证重试循环。本文介绍其工作原理、大多数团队为何忽视它，以及它真正存在问题的场景。
混合 LLM 工作负载的 GPU 调度：那个没人解决好的装箱问题
在共享 GPU 集群上服务多个 LLM 模型会浪费 30–50% 的可用算力。本文解析 Kubernetes GPU 调度为何不适用于 LLM 推理，以及真正有效的解决方案。
非确定性税：在概率性基础设施上构建可靠的流水线
Temperature=0 并不能让 LLM 变得确定。批次组合、张量并行以及浮点数非结合性会导致高达 72 个百分点的性能波动。本文将介绍如何衡量这种方差，并构建即便在这种情况下依然稳定的应用逻辑。
知识蒸馏的经济学：压缩前沿模型真的划算吗？
将前沿模型压缩为专用小模型的真实成本计算——蒸馏何时优于微调、何时不适用，以及学生模型继承教师模型自信错误的失败模式。