本文对比了四种主流消息中间件（RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ、Kafka）的核心定位和适用场景。RabbitMQ适合企业级异步通信，ActiveMQ支持多协议接入，RocketMQ擅长金融级业务场景，而Kafka专为大数据流处理设计。重点分析了各队列对延迟消息的支持情况：RabbitMQ需通过DLX+TTL模拟实现但灵活性差，ActiveMQ原生支持定时调度，RocketMQ

大型语言模型 (LLM) 是一类基础模型，经过大量数据训练，使其能够理解和生成自然语言和其他类型的内容，以执行各种任务。LLM 这个名称已家喻户晓，这要归功于它们在将生成式 AI 带到公众利益最前沿方面所发挥的作用，以及组织专注于在众多业务职能和用例中采用人工智能的目标。随着生成式 AI 的新发展，在企业环境之外，大语言模型 (LLM) 似乎突然出现。然而，包括 IBM 在内的许多公司多年来一直在

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国内外开源大语言模型（LLM）的发展非常迅速，目前已经形成了一个百花齐放、各具特色的生态系统。下面我将从国外和国内两个维度，为您梳理一些具有代表性的开源大模型。

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