MoonBit 编程语言（WASM 技术） 服务端应用展望 以及对Kubernetes生态的影响 沙渺（MoonBit 语言社区开发者） 本分享包含大量目前尚处在早期开发阶段甚至概念阶段， 尚未获得广泛应用的技术。 仅为前景展望，不推荐用于当前立项开发的实际工程。 敬请注意 内容 • WASM 技术栈现状和 WASM 后端应用的构想 • MoonBit 语言介绍 • MoonBit 惯例的差异 • WASM 的细粒度观测和管理不是 Kubernetes 层的专长 Kubernetes + WASM 后端应用 架构和概念有共识，但很多问题仍待解答 • 全新语言（2023 -），专业面向 WASM 目标 • 具有类似于 Rust 的现代化语言特性，带 GC • 当前阶段：社区共建和Pre-beta测试阶段 • 时间表：24/08实现core稳定，25 年 1.0 MoonBit

开源模型未必更先进，但会更长久 30 | 大模型撞上“算力墙”，超级应用的探寻之路 36 | AI 的三岔路口：专业模型和个人模型 40 | 2024 年 AI 编程技术与工具发展综述 45 | RAG 的 2024：随需而变，从狂热到理性 51 | 大模型训练中的开源数据和算法：机遇及挑战 57 | 2024 年 AI 编程工具的进化 62 | AI 开发者中间件工具生态 2024 年总结 66 | AI Agent MindSpore openGauss Ascend dromara anolis OpenCloudOS Stream UBML 解决 Issue 处理 PR 10 / 111 编程语言流行趋势 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 Java JavaScript Python PHP 着生命力，流行度已与十 年前不相上下。 TypeScript依然强势增 长，随着越来越多的开发 者从JavaScript转向 TypeScript，其未来的 发展更值得期待。 11 / 111 本年度增长最快编程语言 35.71% 33.04% 30.09% 27.93% 22.94% 21.03% 19.69% 19.56% 17.86% 16.91% 15.63% 15.41%

多任务支持：支持多种任务， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 和办公工具，提升企业竞争力。 • 开源AI教育平台：借助DeepSeek R1 的低成本特性，创建开源AI教育平台，提供 免费课程和实验资源，促进AI教育普及。 • 智能编程教育助手：为编程学生提供实 时编程指导，自动生成代码示例，帮助解决 编程难题。 • 自动化代码审查工具：自动审查代码， 发现潜在问题并提供优化建议，提升开发效 率与代码质量。 新思路：Open AI o3mini的数据应用 occurred. 改写降重指令 指令：我想让你充当科研写作专家，并提供一些英文或中文段落，你的任务是用原文改写段落。你应该使用 人工智能工具（如自然语言处理）、修辞知识和你在有效科学写作技巧方面的专业知识来回答。请只提供改 写后的文本，不作任何解释，请用科研语气风格重写下面的文字： 解读文献配图指令 指令：这是发表在【杂志名称】期刊上的一篇论文中的一幅图，标题为【文章标题】，图例为【图的标

大模型发展范式正在从「预训练」转向「后训练」和「推理时计算」  大模型厂商都在探索慢思考、思维链技术政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之三 模型越做越专  除了少数科技巨头，大多数公司都专注于做专业大模型  MoE架构盛行，本质是多个专家模型组成一个大模型  Deepmind的Alpha系列产品是这一趋势的最佳诠释 16政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之四 模型越做越小  多模态模态在能力变强的同时，规模正在变小 20政企、创业者必读 21 DeepSeek出现之前的十大预判 之八 智能体推动大模型快速落地  能够调用各种工具，具有行动能力  调用企业专业知识，更懂企业  将日常重复性业务流程形成Playbook，实现流程自动化  通过目标拆解，多次调用大模型以及专家模型协同，形成 慢思考能力 传统软件是辅助人的工具，Agent是能够自主工作 赋予自动驾驶复杂物理世界理解能力 从规则驱动到学习驱动 43政企、创业者必读  人工智能的目标是星辰大海，是为了让人类在科技上有突破  基于DeepSeek的强推理模型，利用科学领域专业知识进行强化学习， 能够打造更加专业的科学推理模型 DeepSeek六大应用方向之五 科学研究：打造科研新范式 44政企、创业者必读 AI For Science，为基础科学带来革命性变化 2024诺贝尔化

DeepSeek 三种模式对比 • 基础模型（V3）：通用模型（2024.12），高效便捷，适用于绝大多数任务，“ ”任务 • 深度思考（R1）：推理模型，复杂推理和深度分析任务，如数理逻辑推理和编程代码，“ ”任务 • 联网搜索：RAG（检索增强生成），知识库更新至 DeepSeek 两种模型对比 操作规范清晰 且对结果有明确要求 操作路径多元、开放， 且对结果没有明确要求 DeepSeek 想 要的写作风格， 如严肃的、有趣 的、创新性表达、 学术性…… "T"代表“Tone （语调）” 幽 默的？情绪化？ 有威胁性？ "A"代表 "Audience"， 受众是谁。 小 白用户？专业人 群？未成年群体？ 女性群体？ DeepSeek R1提示语技巧（开放性） • 不需要角色设定 • 不需要思维链提示 • 不需要结构化提示词 • 不需要给示例 • 不需要做太多解释 • Prompting Framework, CAP Framework) 核心层: 1.身份定义 (Identity) •角色属性 •专业背景 •交互特征 执行层: 2. 能力矩阵 (Capability Matrix) •功能范围 •专业技能 •决策权限 约束层: 3. 边界系统 (Boundary System) •伦理规范 •安全限制 •资源约束 操作层:

工具调用 格式转换 关系抽取 语言理解 文案写作 代码注释 故事创作 通用问答 专业领域问答 因果推理 知识推理 问答系统 逻辑推理 自然语言处理 文本生成与创作 建议生成 风险评估 辅助决策 概念关联 知识整合 交互能力 情感分析 文本分类 图像理解 跨模态转换 专业建议 任务分解 情感回应 上下文理解 对话能力 多轮对话 数学运算 逻辑分析 拣设备的配置数量，用表格展示。” p 模板复制：对同类章节（如3.1/3.2/3.3）使用相同指令模板，仅替换关键词。 p 强制格式：要求AI输出带编号小标题、分点、表格的内容，直接粘贴后即显“专业感”。 第三阶段：20分钟——用AI补全软性内容（目标：1000字） 填充“虚但必需”的部分： p 政策背书： “生成5条2023年国家层面支持智能物流园区的政策原文（带发文号），并解读对本案的指导意义。” 如果信息不明确，可能需要转接其他同事或部门，进一步延误响应时间。 p 客户可能因为等待时间过长而感到不满，甚至导致投诉或对公司专业性的质疑。 通过DeepSeek，个人可以在以下几个方面快速提升自己的工作效率和专业性： 快速响应客户问题： 无需手动查阅多个系统，DeepSeek可以帮助你在几秒钟内找到答案。 提供更专业的建议： DeepSeek的数据分析能力可以帮助你理解客户需求，并提供更有针对性的建议。 减少错误：

因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库，提高效率和一致性 开发提示语策略，应对复杂场景 风格元素 通过清晰的任务指令和预定义的结构提高执行效率，同时确保输出符合特定的 格式和风格要求 提升输出一致性 风格元素 + 知识域元素 + 约束条 件元素 格式元素 + 质量控制元素 通过统一的风格和专业领域知识确保输出的一致性，同时使用约束条件和质量 控制维持标准 增强交互体验 迭代指令元素 + 输出验证元素 + 质量控制元素 任务指令元素 + 背景元素 建立动态的交互模式，允许AI进行自我验证和优化，同时根据任务和背景灵活

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. 317 62.2 多线程链接检查器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 318 62.3 并发编程：上午练习 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 320 XIV 并发：下午 326 63 异步 Rust 342 66.2 广播聊天应用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343 66.3 并发编程：下午练习 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 346 XV 结束语 351 67 谢谢！ 352 68 19.5 章 和 Rust by Examples 对应章节。 学习前提 本课程假设你已经具备编程知识。Rust 是一种静态类型语言，本课程有时会将其与 C 和 C++ 进行比较， 以便更好地解释或对比 Rust 的设计。 如果你会使用 Python 或 JavaScript 等动态类型语言编程，那么你也能够很好地跟上进度。 10 这是演讲者备注（Speaker Notes）的示例。页面

——邓俊辉，清华大学计算机系教授 “如果我当年学数据结构与算法的时候有《Hello 算法》，学起来应该会简单 10 倍！” ——李沐，亚马逊资深首席科学家 计算机的出现给世界带来了巨大变革，它凭借高速的计算能力和出色的可编程性，成为了执行算法与处理数 据的理想媒介。无论是电子游戏的逼真画面、自动驾驶的智能决策，还是 AlphaGo 的精彩棋局、ChatGPT 的自然交互，这些应用都是算法在计算机上的精妙演绎。 事 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例，使读者理解算法和数据结构的核心概念，并能够通 过编程来实现它们。在此基础上，本书致力于揭示算法在复杂世界中的生动体现，展现算法之美。希望本书 能够帮助到你！ i 目 录 第 0 章 前言 1 0.1 关于本书 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360 第 16 章 附录 362 16.1 编程环境安装 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363 16.2 一起参与创作 . .