2025-2026年，大型语言模型(LLM)系统的研究重点已从模型训练转向高效推理与服务优化。本文系统梳理了五大关键技术路线：(1)KV Cache内存管理 (2)结构化生成与prefix复用技术 (3)Prefill/Decode阶段解耦架构，实现资源精细调度；(4)Speculative Decoding方案，通过草稿-验证机制突破串行解码瓶颈；(5)端到端量化技术，将低比特扩展至KV Cache。