TensorRT LLM 中的并行策略
TensorRT LLM提供多种GPU并行策略，支持大模型在显存与性能受限时的高效部署。涵盖张量、流水线、数据、专家及上下文并行，并推出宽专家并行（Wide-EP）应对大规模MoE模型的负载不均与通信挑战，结合智能负载均衡与优化通信核心，提升推理效率与可扩展性。
Qwen3 Next 在 TensorRT LLM 上的部署指南
本指南介绍如何在TensorRT LLM框架上部署Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking模型，基于默认配置实现快速部署。涵盖环境准备、Docker容器启动、服务器配置与性能测试，支持BF16精度及MoE模型优化，适用于NVIDIA Hopper/Blackwell架构GPU。
Dify入门实战：5分钟搭建你的第一个AI测试用例生成器
本文教你利用Dify平台，结合大模型API，5分钟内搭建一个无需编程基础的AI测试用例生成器。通过配置提示词、连接AI模型，实现自动输出覆盖正常、异常及边界场景的结构化测试用例，提升测试效率与质量，并支持集成到CI/CD流程，助力智能化测试落地。
AI驱动的测试：用Dify工作流实现智能缺陷分析与分类
传统缺陷分析耗时耗力，依赖经验且效率低下。通过Dify工作流与AI技术融合，实现缺陷报告的多模态解析、智能分类、根因定位与处理建议生成，将单个缺陷处理时间从15-20分钟缩短至2-3分钟，准确率超95%，大幅提升测试效率与质量一致性。
去中心化金融合约开发的安全设计要点
本文聚焦DeFi合约安全设计，提出在架构早期嵌入安全策略是降低漏洞成本、提升上线成功率的关键。通过核心定义、关键要点、边界条件与量化指标四层框架，将安全目标转化为可执行的代码结构与流程规范，覆盖权限控制、状态转移、数据源验证等关键环节，助力开发者系统化落地安全实践。
5个核心方法助你完成DApp开发
本指南涵盖DApp开发全流程：从需求分析、架构设计到合约安全、前端交互及自动化运维。强调用户导向、模块化设计与可追踪性，结合实战路线图，助力团队高效构建可靠去中心化应用。
7个资源工具助你高效开发DeFi应用
本文解析DeFi开发中资源工具的核心作用，涵盖模板、审计、测试、部署等工具的组合应用，揭示其如何构建自动化、可追溯的高效开发生态，提升代码质量与迭代速度。