《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。