深入解析知识蒸馏（Knowledge Distillation）的理论与实践。从 Hinton 的经典工作到 LLM 时代的蒸馏技术，涵盖 Response/Feature/Representation/Relation KD、LLM 专用蒸馏方法（MiniLLM、MiniPLM、GKD、SEAL）、蒸馏数据构建、最佳实践与调参指南。

深入解析 LLM 推理中 KV Cache 的内存管理优化技术。涵盖标准 Attention 的内存瓶颈、PagedAttention 机制、Block Table 设计、内存碎片问题、前缀缓存与共享、Eviction 策略，以及生产环境中的内存调优实践。

系统解析 Latent Diffusion Model（LDM / Stable Diffusion）的完整技术栈——感知压缩与语义压缩的分界、VAE 编码器/解码器设计、UNet 在潜空间中的架构改进、交叉注意力条件注入机制、CIN 层级、SD 1.x/2.x/SDXL 版本演进，以及 PyTorch 完整实现。

系统解析 LLaVA (Large Language and Vision Assistant) 的完整技术栈——视觉指令微调范式、LLaVA-Instruct 数据集构建方法、两阶段训练流程（模态预训练+指令微调）、LLaVA-1.5 的关键改进（MLP 投影/336px/OCR 数据）、与 GPT-4V 的对比，以及 PyTorch 完整实现。

全面解析大型重建模型（Large Reconstruction Model, LRM）的核心技术，涵盖 One-2-3-45、OpenLRM、TripoSG、InstantMesh、SPAR3D 等代表性工作的架构设计与创新，以及前馈重建与 SDS 优化两条路线的深度对比。

深度解析 Mamba 状态空间模型架构，包括选择性扫描机制、硬件感知算法、SSD 状态空间对偶性，以及 Mamba-2 与混合架构的最新进展。

全面解析 ECCV 2024 的 MASt3R 论文，涵盖其对 DUSt3R 的关键升级（局部特征描述子 + Metric Pointmap）、Fast Reciprocal Matching 高效匹配算法、Coarse-to-Fine 策略，以及如何用单一模型在视觉定位、多目重建等任务上达到 SOTA。

全面解析 CVPR 2026 Highlight 的 MeshFlow 论文，涵盖其连续网格表示（顶点 + 法向量 + 边嵌入）、MeshVAE（TokenMerge/Split）、Flow-based Diffusion Transformer，以及如何实现 ~1 秒的艺术家风格网格生成，速度比自回归方法快 18 倍且避免坐标量化。

全面解析混合专家模型(MoE)的核心原理，包括稀疏门控机制、路由策略、负载均衡，以及 Mixtral、DeepSeek-MoE、Grok-1 等实际应用。

全面解析 MMDiT (Multimodal Diffusion Transformer) 的核心架构——Stable Diffusion 3 与 Flux 的灵魂设计，包括双流联合注意力、文本-图像 token 交互、Rectified Flow，以及与 SDXL、FLUX 等模型的关系。