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【Transformer 与注意力机制】58|后 Transformer 时代:架构会消失还是会进化

后 Transformer 时代的判断不该是「哪个架构赢」,而是系统边界问题。本文用 Jamba、Griffin、NVIDIA 的受控对照实验说明纯 SSM 为何缺 in-context learning、混合架构为何更可能,用 RETRO/RAG/ReAct/MemGPT 说明模型与系统边界如何模糊,并结合 Hardware Lottery 与 SWE-bench/GAIA 等交互式评测讨论硬件和评测如何反向塑造架构。

【系统架构设计】AI 原生架构:LLM 时代的系统设计

当 LLM 从离线批处理变成在线运行时组件,超时预算、按 token 计费、非确定性输出与多轮 Agent 编排必须进入架构的一等公民。本文从依赖语义差异出发,衔接弹性与过载保护,讨论网关成本治理、结构化输出与人审闸门、checkpoint 恢复与隐私友好的可观测,并划定与 RAG、向量引擎及训练基础设施的分工边界。

【eBPF 内核实现深度拆解】实战:构建微型 eBPF 可观测 Agent

把 01--17 的知识串成一条实践线——从 libbpf skeleton 写第一个 BPF 程序、加载到内核、用 ring buffer 回传事件、用 CO-RE 实现跨内核版本兼容、map pinning 实现热升级、配上半自动化的 verifier 错误排障流程——构建一个麻雀虽小五脏俱全的 eBPF 可观测 Agent。