Rust中的高吞吐量流處理
作者 | Noz編譯 | 王瑞平本篇文章主要介紹了Rust中流處理的概念、方法和優(yōu)化。作者不僅介紹了流處理的基本概念以及Rust中常用的流處理庫，還使用這些庫實現(xiàn)了一個流處理程序
近期，北京大學(xué)肖睿團隊分享了兩份關(guān)于DeepSeek的“內(nèi)部秘籍”，引起了廣泛關(guān)注。此前，清華大學(xué)發(fā)布的五部DeepSeek攻略已經(jīng)激起了不少人對這一領(lǐng)域的興趣。對于初學(xué)者來說，DeepSeek仍然是一個神秘而強大的工具。
首先，我們需要從基礎(chǔ)開始理解。DeepSeek作為大語言模型的一員，其運作機制與我們常聽到的GPT有著異曲同工之妙。GPT，即生成式預(yù)訓(xùn)練變換器（Generative Pre-trained Transformer），它的工作流程頗為直觀：接收提示詞，將輸入內(nèi)容拆分為一個個token，通過Transformer架構(gòu)處理這些token，基于上下文預(yù)測下一個token，并根據(jù)概率分?jǐn)?shù)選擇最合適的token，如此自回歸地重復(fù)，直至形成完整的句子。
這種機制賦予了GPT及其同類模型強大的語言理解和生成能力，以及一定程度的世界知識和推理能力。然而，它們也并非無所不能，存在著AI幻覺、知識庫有限及上下文窗口限制等劣勢。
肖睿團隊的秘籍之一《DeepSeek與AIGC應(yīng)用》正是為非專業(yè)背景的讀者揭開DeepSeek的神秘面紗。它詳細(xì)解釋了DeepSeek是什么，以及它能在哪些場景中發(fā)揮作用。在使用這些AI大模型時，我們需時刻注意其能力邊界。例如，GPT-3.5和GPT-4的上下文長度有限，處理長文本時需分段對話、定期總結(jié)，使用關(guān)鍵詞提醒等技巧。
在文本分析領(lǐng)域，大模型擅長統(tǒng)計、摘要生成等任務(wù)，但在面對知識更新、語境歧義等復(fù)雜情況時，其表現(xiàn)可能不盡如人意。面對新詞匯、語境誤判等問題，大模型也會無奈地表示：“這我都沒訓(xùn)練過啊！”
了解這些基礎(chǔ)后，我們便能更深入地理解AIGC工具的應(yīng)用場景。目前，面向普通用戶的AIGC工具主要包括聊天對話機器人、圖像生成工具、音頻工具、視頻生成工具和搜索工具等。DeepSeek-R1以其強大的推理能力脫穎而出，但它不具備多模態(tài)能力，無法處理圖像、音頻等信息。相比之下，豆包等多模態(tài)能力更強的工具更適合日常休閑對話。
肖睿團隊的另一份秘籍《DeepSeek提示詞工程和落地場景》則專注于DeepSeek R1的使用技巧。作為一款CoT思維鏈模型，我們需要改變傳統(tǒng)的提示詞習(xí)慣，更直接地與AI溝通我們的需求。例如，可以告訴AI：“我要（做）XX，要給XX用，希望達(dá)到XX效果，但擔(dān)心XX問題。”還可以通過“反向PUA”的方式，引導(dǎo)AI通過自身的思考邏輯輸出更好的結(jié)果。
這份秘籍還提供了市場營銷、公文寫作、編程開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、會議紀(jì)要、學(xué)術(shù)研究等多個領(lǐng)域的用法示例，為讀者提供了豐富的實踐指導(dǎo)。
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