"Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，通过提供可靠、可扩展和容错的方式，促进多智能体系统中的通信，使得智能体之间能够交换消息。在这些系统中，各种智能体，可以是软件组件、应用程序或甚至硬件系统，通常共同合作以完成任务或响应事件。

强大的数学基础对于计算机视觉至关重要。线性代数对于理解变换、卷积运算和神经网络架构至关重要。微积分用于优化算法，例如梯度下降，以训练模型。概率和统计是理解机器学习算法、特征分布和模型评估的关键。几何在相机校准和3D重建等任务中发挥作用。离散

大型语言模型中的护栏是用于确保这些模型的输出符合道德，安全和质量标准的机制或策略。它们有助于在推理过程中防止有害的、有偏见的或无意义的输出。 常见的防护措施包括内容过滤 (以阻止不适当或不安全的输出) 、微调 (使模型与特定行为保持一致)