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在流媒体处理中，如何选择Kafka、Pulsar和Kinesis？
在选择Kafka、Pulsar和Kinesis用于流处理时，主要取决于你的具体用例、现有基础设施以及团队的专业知识。这些系统各有其优缺点。例如，如果你已经在AWS生态系统中有投资，Kinesis可能是最无缝的选择，因为它与其他AWS服务紧密
有没有什么新兴技术可以更好地为大型语言模型（LLM）建立保护措施？
LLM护栏通过分析发生查询或响应的上下文来区分敏感上下文和非敏感上下文。护栏使用上下文线索，例如主题，语气，用户意图，甚至外部因素，如用户的人口统计或行业，来对敏感度级别进行分类。例如，医疗询问将被视为敏感背景，需要更严格的护栏，以确保准确
视觉-语言模型将如何与未来的人工智能应用（如机器人技术）集成？
视觉语言模型（VLMs）将在增强未来机器人技术的人工智能应用方面发挥关键作用，使机器人能够通过视觉数据和自然语言指令的结合理解和与其环境互动。通过整合这些模型，机器人可以解读视觉线索，例如对象或动作，同时能够接收并执行用人类语言给出的命令。