【新智元导读】英伟达联合港大提出全新Fast-dLLM，模型跳脱自回归生成方式，借助KV Cache和并行解码，将Diffusion LLM推理加速达27.6倍。

宝子们，今天咱就来搞超酷的 Spring AI，这波操作绝对能让你瞬间爱到不行，直接上头！

一、环境要求

1. jdk 要跟上潮流

咱得用 jdk21+，老版本可不行哦，新的才够劲！

2. Maven 引入依赖

在 Maven 里加上这个依赖：

各位前端开发者有遇到做 AI Chat 项目的聊天交互界面需求了吗？TDesign 出品的这个组件很不错，推荐给大家。

TDesign AI Chat 简介

微信小程序对于WebAssembly的支持

微信小程序基础库版本从2.13.0开始，通过WXWebAssembly对象对集成的wasm包进行支持。

先上一下效果

前置准备：有一个演示.txt文件，我提前下载到了手机上，里面的内容是“测试内容，今天天气很好”。

进入“文件加密”页面，选择文件后，显示文件内容，输入密钥后，点击加密，显示加密后内容，并可以保存到文件里

进入“文件解密”页面，选择文件后，显示加密后的文件内容，输入密钥，点击解密，显示解密后内容，并可以保存到文件里

BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。

Transformer 架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个 seq2seq 模型。 从头开始训练基于Transformer 的模型通常很困难，因为它需要大型数据集和高 GPU 内存。我们可以使许多具有不同目标的预训练模型。

首先，编码器模型（例如，BERT、RoBERTa、FNet 等）学习如何从他们阅读的文本中创建固定大小的特征表示。这种表示可用于训练网络进行分类、翻译、摘要等。具有生成能力的基于解码器的模型（如 GPT 系列）。可以通过在顶部添加一个线性层（也称为“语言模型头”）来预测下一个标记。编码器-解码器模型（BART、Pegasus、MASS、...）能够根据编码器的表示来调节解码器的输出。它可用于摘要和翻译等任务。它是通过从编码器到解码器的交叉注意力连接来完成的。

WebSockets是一种在客户端和服务器之间建立双向通信通道的技术，允许双方在任何时候发送和接收消息。这种技术常被用于实时应用中，例如聊天应用、在线游戏等。但是，你真的需要WebSockets吗？

什么是WebSockets？

引言

建 WebSocket 应用时，为了处理来自客户端的消息，我们需要自定义 Decoder 来对 WebSocket 帧内的数据进行解码。本文将详细介绍如何在 Spring Boot 中使用和实现 WebSocket 的 Decoder，并探讨其工作原理。

一、WebSocket与Spring Boot集成