为何人们喜欢推理胜于训练大模型？
在AI和机器学习领域，越来越多的人转向重视推理而非大规模模型训练。推理的即时性和高效性使其在需要快速响应的场景中占优，如自然语言处理和图像识别。推理过程的可视化能帮助用户理解模型决策，便于调试和提升性能。此外，推理在边缘计算和移动设备上的应用降低了延迟和带宽成本，同时保护了用户隐私。相比于训练大模型的高资源消耗，推理更为节能且成本效益高，尤其在数据挖掘和新知识探索方面展现出创新潜力。推理在实际应用中与训练模型相结合，提供了性能与成本的有效平衡。随着技术进步，推理将在推动人工智能领域发展中发挥更大作用。
FreeMQTT Plus: 一个新型 MQTT Broker 集群的实现
FreeMQTT Plus 是一款基于 MQTT 协议的高性能消息中间件，采用分布式架构解决单点瓶颈问题。其核心由 Nginx 负载均衡器、黑（A）节点（MQTT Broker）、白（B）节点（消息路由）和日志（L）节点组成。通过无主从设计，支持高可用性、负载均衡与灵活扩展。针对会话同步、消息路由等挑战，FreeMQTT Plus 利用 MQTT5 特性定义元命令，实现节点间高效通信，无需依赖第三方组件。适用于物联网海量设备接入与高并发场景，为未来边缘计算和多级集群部署提供坚实基础。
