《服务器行为规范》实施细则（第一版）
《服务器成精鉴定指南》以幽默笔调规范机房行为：严禁用手机摸鱼、违规支架，违者断电、支教或通报；发现拟人化、跨兴趣、身份错乱等“成精”迹象，分级处置并引导正向发展，兼顾纪律与创意。（238字）
容器市场高速增长，阿里云连续3年蝉联第一
国际数据机构IDC发布《中国容器市场份额，2024：从云原生到AI原生》最新报告，2024年中国容器市场整体市场规模增长46.7%。其中，阿里云以26.6%的占比稳居第一，市场份额超过二、三名总和，连续3年蝉联榜首。
不懂 Attention 不算懂 AI？十大奠基论文（一）：一文读懂《Attention Is All You Need》
摘要 《Attention Is All You Need》论文开创性地提出Transformer架构，彻底改变了自然语言处理领域的技术路径。该论文解决了传统RNN/CNN模型的三大痛点：通过自注意力机制实现全局语义捕捉，摆脱了序列处理的低效性；多头注意力设计支持并行计算，大幅提升训练效率；缩放点积注意力有效解决长距离依赖问题。Transformer的核心创新包括：1）完全基于注意力机制取代循环结构；2）编码器-解码器堆叠架构；3）残差连接和层归一化优化训练稳定性。这一架构为GPT、BERT等大模型奠定了基
《C++在量化、KV缓存与推理引擎的深耕》
本文聚焦C++在LLM底层优化中的核心实践与技术突破，围绕量化部署、异构计算、高并发处理、KV缓存管理、推理引擎构建、大规模服务部署六大关键场景展开。文章结合实际优化案例，揭示C++如何通过极致的底层控制权，破解LLM落地中的核心瓶颈：自定义混合精度量化策略平衡精度与性能，构建异构硬件协同逻辑突破传输壁垒，以连续批处理技术提升高并发吞吐量，重构KV缓存架构降低内存占用并扩展上下文长度，定制轻量化推理引擎剔除冗余开销，搭建鲁棒架构保障大规模服务稳定运行。
《C++在LLM系统底座中的深度赋能逻辑》
本文聚焦C++在LLM与系统底座中的核心支撑作用，结合技术实践与深度思考，拆解其在AI领域的不可替代性。文章从内存管理、数据传输、硬件适配、框架底层、分布式部署等关键场景切入，揭示C++如何通过极致的资源控制权、底层优化能力，解决LLM落地中的隐性瓶颈—如内存碎片导致的卡顿、数据传输的多层拷贝损耗、硬件算力未充分释放等问题。通过自定义内存池、零拷贝传输、指令级优化、分布式通信协议定制等实践，展现C++在提升模型推理速度、训练效率、系统稳定性上的独特价值。
MNN × Qwen 实战：离线运行大模型的正确姿势
本期教程带你用MNN+Qwen在手机端部署大模型，从安装MNN Chat体验离线对话，到源码编译、模型转换与推理测试，再到Android/iOS移动端部署全流程实战，并提供精度与性能调优秘籍，助力端侧AI创新挑战赛。