技术
QNN W8A16 的 INT32 Bias Overflow：从极小 Scale 到稳定部署
记录 QNN HTP W8A16 中 INT32 bias 溢出的根因、公式、QueOpt 修复方式，以及在真实板端的验证结果。
从 LoRA 到 QLoRA、QA-LoRA：低秩更新如何进入量化模型
用一个完整的数值例子解释 LoRA、QLoRA 和 QA-LoRA 的训练、推理与合并流程，并拆开 QA-LoRA 官方实现中的 group pooling 和 qzeros 写回。
从权重角度理解均匀量化与向量量化
用权重矩阵、scale/offset、码本和索引，拆开解释均匀量化与向量量化到底在压缩什么、如何反量化，以及为什么码本大小会决定 bit 数。
HQQ 算法解读：不用校准数据，怎样把大模型权重压到 4 bit
从 Dropbox HQQ 源码出发，拆解分组非对称量化、half-quadratic 零点优化、bit packing 与推理路径，并说明 axis、group size 和 backend 该怎样选。
DINOv3 做 W8A8 PTQ：一次 FP 激活分布定位，把问题从猜测变成证据
DINOv3 ViT-B/16 的标准全图 W8A8 为何失效？64 张图的逐层 FP32 激活 profile 表明，block 2 MLP 的 learned register 与 patch token 出现数百倍动态范围差。
project 的 GitLab CI/CD 与 Python 包发版流程
记录 project 从专用 GitLab Runner、部署回归，到 wheel 构建、隔离验证、包发布和 Release 创建的完整流程。
Agent 时代的基础设施：从 lark-cli 看执行 Harness 应该怎么建
Agent 需要的不是更多工具，而是一条可验证、可约束、可恢复的执行链。以 lark-cli 源码为例，拆解命令层、身份、策略、输出契约与测试如何组成 Harness。
QAIRT 2.42 适配 Streaming Spatial Speech Enhancement Network 的 GRU
Streaming Spatial Speech Enhancement Network 的 HTP 部署排查：GRU 展开、长序列 native cell、QAIRT 源码开关、Einsum layout bug 与流式 I/O 对齐。
MNN QNN 里为什么 chunk size 会影响 PPL
记录一次 Qwen3-0.6B 在 MNN QNN 上排查 PPL 异常的过程，解释为什么 chunk size 不只是输入切块参数，而是同时决定 prefill 图 shape、padding 路径和 ppl_eval 的上下文窗口，因此会真实影响困惑度。
SeqMSE 原理：用输出重构误差选择量化 Encoding
SeqMSE 的核心思想、候选 encoding 搜索、reconstruction loss 计算、block-wise 优化方式，以及它和 min/max、AdaRound、GPTQ 的区别。
RKNN OCR Rec INT8 量化：Weight Outlier、CLE 与 Hybrid 的取舍
记录一次 OCR recognition presoftmax 模型在 RKNN W8A8 量化下的精度排查：对比 normal、KL、MMSE，尝试手动 Cross-Layer Equalization 处理 weight outlier，并分析为什么最终仍需要 hybrid。
MNN QNN 离线模式跑通 Qwen3-4B 大模型
完整记录从本地编译 MNN、生成 QNN 离线模型、准备高通 QNN 依赖，到在 QCS8550/8 Gen 2 板端按 MNN 文档跑通 Qwen3-4B 的全过程，以及中间遇到的权限、路径和库问题。
llama.cpp Hexagon HTP 长 Prompt 默认 ubatch=512 卡住的定位与修复
本来只是想在 Hexagon HTP 上跑一条稍长一点的总结题，结果 `llama.cpp` 默认 `ubatch=512` 直接卡在 prefill。最后一路排到 HMX matmul，发现是小 remainder batch 走异步 pipeline 后没回来。
llama.cpp 里的 lm-head：Q6_K、Q4_0，以及为什么 4B 不一定提速
从 Qwen3/Qwen3.5 的 tied embedding 看 lm-head 性能瓶颈：0.6B 改 output-q4_0 有收益，4B 上收益有限甚至可能变慢。
llama.cpp HTP 调优：少用 CPU 为什么反而慢
用 Qwen3-0.6B 的 profile 解释一个朴素误区：减少 CPU 参与不等于更快。HTP attention、SET_ROWS、图切分和真实 token/s 的关系。
llama.cpp 跑 Qwen3-0.6B：HTP 上从 20 到 70 token/s
一次 Snapdragon Hexagon HTP 上的真实调优记录：OPPOLL、算子过滤、lm-head 量化，以及为什么 70 token/s 不是“全上 NPU”跑出来的。
llama.cpp Hexagon NPU 量化：Q4_0 / IQ4_NL / MXFP4 / Q8_0
Q4_0 / Q4_1 / IQ4_NL / MXFP4 / Q8_0 五种 HTP 原生量化格式的原理、反量化路径与对比。
TVM 是什么：层级架构与编译流水线
从整体架构到端到端流水线，理解 TVM 是什么、分几层、一个模型如何从 Relax 走到机器码。
llama.cpp 高通 Hexagon NPU 初跑 Qwen3.5 4B 模型
从 GGUF 量化、交叉编译到板端推理，完整记录 llama.cpp 在骁龙 Hexagon NPU 上的部署流程与调优经验。
TVM FFI（三）：多语言绑定与工具链
Python/Rust 绑定 SDK、JIT 即时编译、stubgen 类型标注生成、全局注册表、stream 管理及 addons。
TVM FFI（二）：类型系统与容器
Any/AnyView 所有权语义、Array/Map/Variant/Expected 容器、结构相等性与哈希、反射系统与 Dataclass。
TVM FFI（一）：对象系统与调用约定
TVM FFI 的核心骨架：引用计数对象系统、类型擦除容器 TVMFFIAny、Packed Function 调用约定，以及 DLPack 零拷贝张量传递。