Python 微调大模型可通过 Flask/FastAPI 暴露 REST 接口，Java 使用 Spring 的或调用。Python 示例（FastAPI）：https://www.zhihu.com/zvideo/1993874870761722160/https://www.zhihu.com/zvideo/1993874870648451336/https://www.zhihu.com/

选择支持多语言转换的AI模型（如GPT-4、Claude 3或专用于代码生成的StarCoder），这些模型需预训练过Rust语法规范和所有权机制。典型场景下，优质AI助手可使Rust初学者的开发效率提升3-5倍，但需配合严格的安全审查流程。利用AI分析Python代码的热点路径，在Rust实现中针对性应用零成本抽象。比如将Python的循环改为Rust的迭代器模式，通过AI建议选择。通过自然语言

离散化的时间复杂度为 $O(n \log n)$，线段树构建为 $O(n)$。二分查找的验证阶段每次查询线段树的时间为 $O(\log n)$，总复杂度为 $O(n \log n)$。整体算法的时间复杂度为 $O(n \log n)$。构建线段树时，叶子节点对应离散化后的墙壁位置。初始化时，每个叶子节点的值为对应位置的墙壁强度。非叶子节点的值为子节点值的最大值。对于墙壁位置数据，需要将所有可能的位

Transformer架构的引入彻底改变了序列建模的方式，通过自注意力机制实现了长距离依赖的高效捕捉。基于Transformer的大规模预训练模型如GPT、BERT等，展现了强大的泛化能力和上下文理解水平。行业专用模型的兴起，如医疗、法律等领域的专业文本生成系统，展现了技术落地的深度。传统的基于n-gram重叠率的评估指标如BLEU、ROUGE，正逐渐被更全面的评估框架取代。扩散模型在文本生成领域