流式输出：指模型生成的内容（token）不是一次性返回，而是分批次、逐段推送给客户端的传输方式。这种方式能显著降低用户等待感，让 AI 响应看起来更自然流畅。断点重传：当流式传输过程中发生意外中断（如网络断开、客户端崩溃），客户端重新连接后，能够从断开的位置继续接收剩余内容，而非重新接收全部内容的机制。减少带宽浪费，避免重复传输已接收内容提升用户体验，中断后无需重新等待整个响应保证数据完整性，确保

流式输出，从字面意义上理解，就如同水流一般，数据不是一次性全部传输或展示，而是逐段、逐部分地进行传输与呈现。具体来说，其数据传输与展示方式具有以下特点：数据并非一次性全部传输或展示，而是以小块形式逐步发送到接收端，接收端可以在接收数据的过程中，立即对已收到的数据进行处理和展示。这种方式打破了传统 “全有或全无” 的传输模式，能够显著提升数据传输与展示效率，进而改善用户体验。

图像拼接经典算法0基础原理推导

本文介绍了Go语言协程(Goroutine)的基础知识和并发模式。主要内容包括：1. 协程基础：轻量级线程，由Go运行时管理，启动方式简单；2. GMP调度模型：包括Goroutine、Machine和Processor的交互机制；3. 并发模式：共享内存和CSP通信两种方式，以及sync.WaitGroup和errgroup等并发控制工具；4. 协程异常处理：通过recover捕获panic，确

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