20 TOPS 凭什么逆袭 100 TOPS？揭秘 Decode 阶段内存挑战与芯片级应对路线
本文从 LLM Decode 阶段的硬件执行逻辑切入，分析 GPU 和 NPU 在数据搬运过程中的带宽受限原理，并梳理 NVIDIA、高通、瑞芯微等厂商在应对这一挑战时，所采用的不同系统架构与芯片级内存设计路线。
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RK1828 + RK3588 平台 LoRA 功能调研：用法、限制、热更新
LoRA（低秩适配）允许在不修改基础模型权重的条件下，动态加载或切换适配器，适用于多任务微调部署：一份基础模型 + 多个 LoRA 适配器，按任务切换，节省存储与内存。
NanoJev 模型解析：架构、训练与部署
Jev 尚未开源，但复刻版项目已经陆续涌现。本文是对 NanoJev 的讲解。NanoJev：一个 0.6B 并行决策模型，输入状态与问题，直接得到完整概率分布，无需生成答案 token。
