2026
- Entropy、Cross Entropy 和 KL Divergence:从编码代价理解模型训练
- KL Divergence 为什么不是距离:方向一换,问题就变了
- 常见概率分布:均值、方差与标准差速查
- Optimizer:从 SGD 到 AdamW,模型参数到底怎么更新
- vLLM Scheduler:请求队列如何变成 SchedulerOutput
- 模型里的数值类型:FP32、BF16、FP8、INT8 到 INT4
- vLLM ModelRunner:SchedulerOutput 如何变成 GPU Forward
- Loss Function:模型到底在优化什么
- 大模型推理采样:temperature、top-p、top-k 到底在控制什么
- 具身智能模型的三条路线:VLA、世界模型与 WAM
- Activation Function:神经网络里那个很小但很关键的非线性
- 流式传输设计:为什么只靠传输层不够
- vLLM 请求生命周期:从 OpenAI API 到一次 Forward
- Prefill vs Decode:为什么同一个模型有两个完全不同的瓶颈
- LLM Attention Kernels and GPU Primitives:Attention Kernel 与 GPU 基元路线
- LLM Quantization and Low-Precision Serving:量化与低精度推理路线
- LLM Inference Lab Reports:推理实验与 Benchmark 路线
- vLLM / SGLang 源码阅读:从请求到一次 Forward
- LLM Inference Internals:推理引擎核心机制路线
- 大模型量化综述:从线性量化到码本量化