JavaScript 异步上下文(AsyncContext)提案:实现分布式追踪中隐式 Context 传递的底层存储原语

JavaScript作为一门单线程、事件驱动的语言,其异步编程模型是其核心特性之一。从回调函数、Promise到async/await,JavaScript在处理I/O密集型操作和并发任务方面取得了显著进步。然而,随着应用复杂性的增加,尤其是分布式系统和微服务架构的兴起,一个长期存在的痛点浮现出来:如何在异步执行流中隐式地传递上下文信息。这就是JavaScript AsyncContext 提案所要解决的核心问题,它为分布式追踪中的隐式Context传递提供了底层的存储原语。 一、异步JavaScript中的上下文难题 在任何复杂的应用中,"上下文"(Context)都扮演着至关重要的角色。它指的是在特定执行路径或操作中所需的相关信息集合。例如: 用户ID (User ID):用于身份验证和授权。 请求ID (Request ID):用于跟踪单个HTTP请求的生命周期。 事务ID (Transaction ID):用于标识一系列相关的数据库操作。 追踪ID (Trace ID) 和 跨度ID (Span ID):在分布式追踪中用于关联跨服务、跨进程的请求。 语言环境 …

Quiet-STaR算法:在预训练数据中隐式学习生成推理步骤(Rationales)的自监督方法

Quiet-STaR:在预训练数据中隐式学习生成推理步骤的自监督方法 大家好,今天我们来深入探讨一篇很有意思的论文,名为 Quiet-STaR,它提出了一种在预训练数据中隐式学习生成推理步骤(Rationales)的自监督方法。这个方法的核心在于如何让模型在没有显式监督信号的情况下,也能学会像人类一样进行逐步推理,最终给出答案。 1. 背景:显式推理与隐式推理 在自然语言处理领域,尤其是问答系统和常识推理领域,让模型具备推理能力至关重要。传统的做法是提供显式的推理步骤作为监督信号,例如: Chain-of-Thought (CoT): 训练模型生成一系列中间推理步骤,最终得出答案。 Program Synthesis: 将问题转化为可执行的程序,通过执行程序得到答案。 这些方法依赖于人工标注的推理步骤,成本很高,并且可能限制模型的泛化能力。 另一种思路是隐式推理,即让模型在没有显式监督的情况下,学习到推理能力。Quiet-STaR就属于这一类方法,它利用预训练数据的内在结构,引导模型学习推理。 2. Quiet-STaR的核心思想 Quiet-STaR的核心思想是,预训练数据中已经包含 …