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本文探讨了Rust语言与AI编程结合的实践，通过开发Bilibili下载器项目，分析了AI在编程不同阶段的表现。初期AI高效解决语法和基础逻辑问题，但随代码复杂度提升，出现上下文理解不足、重复造轮子、补丁式代码等问题。文章评估了Rust学习曲线、AI工具价值及软件工程师角色转型，指出当前AI更适合处理明确且有限的任务范围。

本文探讨了如何让LLM输出固定格式（如JSON）的方法，包括万能prompt大法、推理后处理方案（正则表达式）和推理中处理方案（动态限制解码）。文章分析了每种方法的优缺点及适用场景，并指出当前研究的局限性。

本文探讨了AI时代下流式传输技术的必要性，对比分析了SSE、WebSocket和gRPC三种主流方案的技术实现与适用场景。重点阐述LLM响应延迟问题对传统HTTP请求的局限性，以及server端主动推送机制的核心价值。通过对比各技术在协议基础、通信模式、性能开销和心智负担等方面的差异，明确gRPC在Agent应用中的性能优势及浏览器兼容性限制。

本文介绍了隐马尔可夫模型（HMM）的基本原理、前提假设以及三个核心问题：评估问题、预测问题和学习问题的解决方法。详细阐述了HMM的联合概率函数建模，包括初始状态概率分布π、状态转移概率矩阵A和发射概率矩阵B。针对评估问题，提到了前向算法；对于预测问题，讨论了贪心算法和维特比算法；在学习问题上，区分了有监督学习和无监督学习场景，并指出无监督学习中常用EM算法来估计模型参数。

AI摘要: 本文深入探讨了MCP（函数调用协议）在提升LLM稳定性和灵活性方面的作用。通过统一函数描述规范，解决了因描述风格差异导致的调用不稳定问题；采用客户端-服务器模式动态获取参数信息，实现了接口升级时的无缝适配。文章从基础功能调用到多风格兼容、参数动态化等技术难点展开，揭示了MCP如何构建标准化的函数调用体系，为LLM与外部系统交互提供可靠框架。