Prefix Caching 生产实战：用 KV Cache 复用降低长上下文 TTFT
系统讲解 Prefix Caching 在大模型推理服务中的原理、适用场景、工程接入、指标监控、安全边界与常见误区，帮助 RAG、Agent 和多轮对话应用降低 TTFT、减少重复预填充计算并提升资源利用率。
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Speculative Decoding 生产实战：用 Draft-Verify 机制降低大模型解码延迟
系统讲解 Speculative Decoding 的 Draft-Verify 原理、vLLM 与 TensorRT-LLM 落地方式、指标调优、适用边界与上线检查，帮助在生产环境降低解码延迟，并避免低接受率带来的反向开销。
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KV Cache 量化生产实战：用 FP8/INT8 降低长上下文推理显存压力
系统梳理 KV Cache 量化在长上下文 LLM 推理中的价值、原理、vLLM/TensorRT-LLM 落地方式、评估指标与上线风险，帮助团队稳妥降低显存与延迟成本。
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Prefill-Decode Disaggregation 生产实战：分离预填充与解码，降低 TTFT/TPOT 冲突
系统梳理大模型预填充与解码分离架构，深入解释长上下文场景下首 token 延迟与逐 token 延迟的冲突根源，覆盖 KV Cache 传输、动态路由、资源配比、监控指标与上线检查清单，助你平稳落地生产环境。
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Structured Outputs 生产实战：用 Constrained Decoding 让 JSON Schema 真正可用
本文系统梳理结构化输出在大模型工程中的落地方法，覆盖 JSON Schema、约束解码、校验重试、性能开销、监控指标与常见误区，帮助团队减少解析失败、线上重试和隐性业务风险。
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Agent 工具调用安全实战：用权限边界防住 Prompt Injection 与 Tool Poisoning
系统梳理 LLM Agent 工具调用中的 Prompt Injection、Tool Poisoning 与权限放大风险，从信任边界、权限边界、执行边界三层架构出发，给出策略网关、人工审批、沙箱隔离和全链路监控的完整落地方案。
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LLM-as-a-Judge 生产实战：如何校准自动评估，避免把模型裁判当真理
系统讲解 LLM-as-a-Judge 在大模型应用评估中的生产落地方法，涵盖数据集构建、评分规约设计、偏差校准、指标监控与人工复核闭环，帮助团队把模型裁判从自动真理机变成可审计的评估子系统。
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Continuous Batching 生产实战：让 LLM 服务在高并发下稳定吃满 GPU
本文系统梳理大模型服务中连续批处理的核心原理、调度策略、KV Cache 约束、工程落地步骤与监控指标，帮助团队在高并发场景下提升吞吐并控制尾延迟，覆盖从原理验证到生产上线的完整实践路径。
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Speculative Decoding 生产实战：用草稿模型降低 LLM 生成延迟
本文系统梳理 Speculative Decoding 在大模型推理服务中的原理、工程落地、选型方法、指标监控与常见误区，帮助团队判断何时值得上线草稿模型加速。
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Prefix Caching 生产实战：用 KV Cache 复用降低 TTFT 与输入成本
系统讲解 Prefix Caching 与 KV Cache 复用在大模型推理中的核心原理、工程落地五步流程、关键监控指标、五大适用场景及常见误区，并附上线检查清单，帮助团队降低首 token 延迟与重复计算成本。