Nhập từ khóa để tìm kiếm trong 350+ bài viết và chuyên đề…
Phân tích kiến trúc chuyên sâu về Multi-Head Latent Attention (MLA) trên DeepSeek-V3: nén không gian tiềm ẩn low-rank, giảm 75% dung lượng VRAM, phân tách RoPE và tối ưu suy luận phân tán.
Phân tích chuyên sâu chuẩn MCP 2.0: Luồng dữ liệu hai chiều SSE/WebSocket, định tuyến lưới tác tử phi tập trung, xác thực SPIFFE/OAuth 2.1 mTLS và benchmark Go 1.26.
Đi sâu vào chuẩn WASI 0.3: Luồng stream/future bất đồng bộ tự nhiên, Wasmtime 46+ khởi động <1ms, giao diện WIT và giao tiếp nano-giây đa ngôn ngữ.
Kernel-level Zero-Trust security with Cilium Tetragon 1.4, preventing Prompt Injection RCE and enforcing syscall boundaries for AI agents in K8s.
Context-aware routing in vLLM with Multi-Head Latent Attention (MLA), compressing GPU VRAM by 75% and cutting TTFT latency by 65% for multi-turn AI agents.