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• 后台任务：从 Cron 作业到分布式系统 — 本文将详细探讨执行后台任务的各种策略。
• 如何让 LLM 提速 3 倍 — 本文将介绍推测解码（speculative decoding）的工作原理。
• 如何窃取 AI 模型的私密思考 — 2026 年 8 月，MATS Research、ELLIS Institute Tübingen 和 Max Planck Institute for Intelligent Systems 的团队想要测试加密推理……
• 在 AI 时代，为何代码验证比以往任何时候都更重要 — 本文将介绍代码验证的工作原理，以及 AI 生成代码的兴起为何对其施加更大压力，并分享 Andrea 关于……的极具价值的见解。
• EP223：Ollama vs vLLM vs SGLang — 在本地运行 open-weight 模型时，主要有三种选择：Ollama、vLLM 和 SGLang。但每个引擎处理请求的方式各不相同。