@yulon

> 首页最多的不是 LLM 相关吗

不是哥们，你一会说「 2025 年的新技术」，一会说「有 native 技术栈的」，现在又变成「 LLM 开发」了？你到底想找什么？

我是严格按照 native 技术栈在筛选啊，你 LLM 辅助开发的有几个是写 native 技术栈的？不全是你喷的「只会写 web 的人」？

首页切换到创意-分享创造，以下是最近 16 页里和 web/小程序 无关、有 native 技术栈的帖子：

- https://www.v2ex.com/t/1022439：Golang
- https://www.v2ex.com/t/1138399：Golang
- https://www.v2ex.com/t/1136900：C++
- https://www.v2ex.com/t/1136401：Rust
- https://www.v2ex.com/t/1136109：C
- https://www.v2ex.com/t/1135416：Golang
- https://www.v2ex.com/t/1133835：Rust
- https://www.v2ex.com/t/1133741：Rust
- https://www.v2ex.com/t/1133376：Rust

（翻了我 10 分钟，就找到这几个。V 站还是前端开发太多了……）

这就是你说的「 C++ 的杀手级别优势」？我看 C++ 也没几个啊。倒是很符合我的预期：Golang 和 Rust 平分秋色。正好，我自己也是写这两个的。

> LLM 主流几个底层和几个落地是 C++

……还提 AI Infra ，那你还真撞枪口上了，这跟我的研究方向密切相关。Huggingface 知道吧？他们的 tokenizer 、transformers 、safetensors ，还有最近新出的 xet ，要不你查查用什么写的？

说到推理落地，那就不得不提 Candle （也是 Huggingface ）和 mistral.rs 。至于你说的 Python 前端库底层用 C++，什么 PyTorch 、numpy 、pandas ，有没有可能人家刚开始开发的时候 Rust 才刚刚起步？尽管如此，今天我们也有 tch-rs （ PyTorch 的官方 Rust 绑定）、ndarray （ BLAS 加速的张量计算）和 polars ，都非常成熟了。尤其是 polars ，我了解的一些国内的大型 AI 实验室都在用，处理大型数据集的速度比 datasets （基于 Apache Arrow 和 Python ）快几十倍到上百倍。

> Ollama 这种应用层也是 Go 的，算上之前很多年的 Docker 也是 Go 的

你都知道 Docker 了，也知道他「之前很多年」了，为什么不动动小手去了解一下更新的 Podman 呢？ netavark 网络层隔离栈、composefs 虚拟文件系统、libkrun 虚拟化库，哪个性能关键的模块不是 Rust 写的？也就 crun 这个主要调系统 libc 和 Linux API 的，为了兼容性和方便用 C 写了。

> 其实都是 Rust 适合的领域，为啥社区没有掀起波澜呢

我就说说我了解的 LLM 开发：
uv 现在有成为 LLM 实验环境管理的黄金标准趋势，体验吊打之前所有工具，一些大型 Python 库（例如 JAX ）官网甚至都把 pip 安装说明给删了，只建议使用 uv 。
ruff 同理，现在绝大部分项目的标准 linter 。
ty 也有取代速度极慢、内存占用极高的 pyright 的趋势。

那还要怎么波澜？ Rust 都能和好多年的 Go 打平手，还已经成为你口中的天天 hype 的语言了，群体都成为最 fantic 的群体了，这还不算波澜？真天天说革新你又不乐意了。