大模型4-bit量化技术详解
本文系统阐述大语言模型的4-bit量化技术，深入解析GPTQ、AWQ等主流量化方法的原理与实现。通过详细的数学推导、代码实现和实验对比，展示4-bit量化如何将模型内存占用降低75%以上同时保持模型性能。文章涵盖量化感知训练、后训练量化、混合精度量化等关键技术，为开发者提供完整的模型压缩解决方案。
《3D游戏场景烘焙优化：间接光照反弹次数的精准调控方案》
本文围绕3D游戏场景光照烘焙优化展开，结合奇幻开放世界游戏开发实践，针对初始版本森林场景的色块断层、噪点、12小时长烘焙耗时及中端设备帧率骤降问题，提出多维度解决方案。通过“模型复杂度与烘焙分辨率动态匹配”降低显存占用35%，基于光照梯度布局光照探针提升动态物体光照过渡平滑度80%，采用“全局基础+局部增强”间接光照反弹模式缩短烘焙耗时至6小时，以“格式自适应”解决烘焙贴图压缩问题，开发自动化校验工具将校验时间缩至15分钟。
《大模型驱动的智能文档解析系统：从领域适配到落地优化的全链路开发实践》
本文聚焦大模型在高端装备制造企业智能文档解析系统的落地实践，针对领域术语理解断层、长文档上下文限制、知识提取精准度不足、响应缓慢、微调成本高、稳定性差等核心痛点，提出对应解决方案：构建领域术语知识底座适配行业语境，以语义分块+关联图谱突破长文档解析瓶颈，用多轮校验+规则库保障知识可靠性，通过分层部署+多级缓存优化响应速度，采用增量微调+prompt工程降低成本并提升泛化能力，依托全链路监控+自动化运维保障长期稳定。优化后，术语识别准确率、知识逻辑完整性显著提升，单文档初步解析响应缩至3秒内，故障发生率降至1.2%，印证大模型落地需全链路协同且贴合领域需求。
vLLM 架构学习指南
本指南深入解析vLLM高性能推理引擎架构，涵盖核心创新PagedAttention与连续批处理技术，结合代码结构、学习路径与实践建议，系统指导用户从入门到贡献源码的全过程。