2小时打造专业医疗助手：基于CareGPT与Qwen3-8B的微调实战
基于CareGPT和Qwen3-8B模型，采用LoRA方法在专业医疗数据集上进行微调实践，该技术方案在保持模型通用能力的同时，显著提升了医疗问答的专业性和实用性，系统性地构建一个真正“懂症状、能判断”的智能医疗助手。从技术演进角度看，微调后的模型与医疗系统深度融合将释放更大价值。这种"领域微调+系统集成"的技术路径，为AI在医疗等专业场景的落地提供了经过验证的解决方案。
大模型推理优化：推测解码技术详解
本文深入解析大语言模型推理中的革命性技术——推测解码（Speculative Decoding）。通过分析自回归解码的序列性瓶颈，详细阐述推测解码的核心原理、验证机制和实现策略。文章包含完整的算法实现、多方案性能对比以及实际部署指南，展示如何在不影响生成质量的前提下将推理速度提升2-3倍。
《3D端游开放世界动态天气系统与场景交互优化实践日志》
本文记录现代都市3D端游动态天气系统优化过程，此前系统切换天气（如晴转暴雨伴雷电）时帧率骤降、交互逻辑断层且有光照闪屏问题，粒子系统CPU占用率达18%。优化从三方面展开：粒子系统按场景分高、中、低精度管控，结合渐变过渡避免负载骤增；建立“天气-物体-属性”数据库，让积水、积雪交互符合现实逻辑；通过多阶段缓冲与光照优化解决切换卡顿和闪屏。最终粒子CPU占用率≤8%，帧率波动≤5帧，多人联机也能稳定60帧，交互真实度大幅提升。
大模型分布式推理：张量并行与流水线并行技术
本文深入探讨大语言模型分布式推理的核心技术——张量并行与流水线并行。通过分析单GPU内存限制下的模型部署挑战，详细解析张量并行的矩阵分片策略、流水线并行的阶段划分机制，以及二者的混合并行架构。文章包含完整的分布式推理框架实现、通信优化策略和性能调优指南，为千亿参数大模型的分布式部署提供全面解决方案。