《拆解URP管线角色材质失效：从现象到底层的深度排障与优化》
本文以某开放世界手游项目中“动态光照场景下角色材质批量失效”问题为核心，还原技术环境（Unity 2022.3.15f1、URP 14.0.11，目标Android中高端机型），梳理问题现象（Android端角色进场景后35%概率变纯白，与点光源、阴影相关）。通过多维度排查，先排除材质参数问题，再发现Shader光照计算异常，进而定位Adreno GPU编译优化缺陷与URP光照数据同步问题。最终通过调整光照更新策略、优化Shader逻辑解决问题，同步提升性能。同时提炼排查方法论与前期避坑策略，为URP管线复杂渲染问题提供可复用的解决思路，助力开发者高效突破技术瓶颈。
SpQR: 稀疏量化表示实现大语言模型近无损压缩——论文阅读
SpQR是一种创新的稀疏量化方法，通过识别并高精度存储导致大量化误差的异常权重，将其他权重压缩至3-4比特，实现大语言模型的近无损压缩。该方法在LLM压缩中首次跨模型规模达到接近16位精度的性能，压缩后模型平均误差低于1%。实验表明，SpQR在推理速度与压缩率上优于现有技术，使高质量大模型可在消费级设备高效运行。
《深挖Unity开发痛点：从动画状态机崩溃到资源加载异常的实战排障指南》
本文结合开放世界冒险游戏开发实例，聚焦Unity开发中三类高频复杂Bug展开分析。在Switch平台，Addressables加载场景后NPC动画状态机失效，因资源加载后未建立强引用致控制器被回收，通过静态列表存储引用解决；动态植被材质在多平台闪烁或丢失，源于共享材质冲突与Shader变体加载问题，经独立材质实例化及预烘焙变体优化；角色跳跃穿斜坡，因物理检测帧间隔长、速度超阈值，调整检测模式与帧率后修复。文中还提炼“现象分类-环境隔离-工具监控-原理溯源”排查法，强调引擎底层认知与跨平台规范的重要性。
AWQ: 面向设备端大语言模型压缩与加速的激活感知权重量化——论文阅读
AWQ是一种面向设备端大语言模型（LLM）压缩与加速的激活感知权重量化方法。与传统基于权重大小的量化策略不同，AWQ通过分析输入激活分布识别关键权重通道，并采用按通道缩放策略，在保持硬件效率的同时显著提升量化精度。实验表明，AWQ在多种LLM上实现了接近无损的低比特量化（如INT4），并在边缘设备上实现高达3倍以上的推理加速，为大模型的设备端部署提供了高效解决方案。