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https://develop.ai.netpad.net.cn ... chatId=jn29a4s04g4f
预计算：如果迭代过程中涉及大量重复的计算，尝试将这些计算结果存储起来，以便后续迭代直接使用，而不是每次迭代都重新计算。
缓存机制：利用缓存技术，存储中间结果，避免重复计算，特别是当迭代依赖于复杂的函数或数据结构时。
并行计算：如果硬件支持，可以考虑使用并行计算或多线程，将迭代任务分解到多个处理器核心上，加速整体迭代过程。
优化算法：选择更高效的算法，比如使用迭代近似代替精确计算，或者使用分治法、动态规划等策略。
代码重构：检查代码逻辑，消除不必要的循环或冗余操作，简化迭代流程。
迭代次数控制：根据实际需求，合理设置迭代深度，避免过度迭代导致性能下降。
数据结构选择：使用适当的数据结构，如数组或矩阵，可以提高数据访问和处理的效率。
实时反馈：在迭代过程中提供实时反馈，让用户了解当前进度，可以调整迭代策略以优化用户体验。
使用迭代工具的高级特性：如网络画板提供的变速动画、串行动画等，可以根据需要灵活调整迭代速度。
定期清理内存：在长时间迭代后，释放不再需要的内存，以防止内存溢出。
比如使用迭代近似代替精确计算，或者使用“分治法“、“动态规划“等策略。
然后经常会报错，看来错误处理没弄好。
用的平台大概是 https://github.com/labring/FastGPT ，因为 f12 看了眼请求的 api
以及有点好奇成本，毕竟 llm 运行也是需要显卡的/或者调 api 的成本。 |
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