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Lefts 是一种针对应用机器学习建模的小型领域特定语言。它旨在帮助那些以构建预测模型为职业的人，专注于推理模型行为和构建创新架构，而不是花时间在构建训练/测试管道或担心数据泄露上。 它简单但功能强大——我在自己的工作中使用它来探索新的建模方法（可以查看几何模型的教程！），并轻松跳过作为机器学习工程师时最无趣的部分。它的底层还有一些很酷的函数式编程（可以查看设计哲学！）。

我已经在这个项目上工作了几天（或者说几个月），它叫做Wyzer（意为“更聪明”）。这是一个静态类型、编译型、资源导向的编程语言，具有通过编排编程和Perceus内存模型集成的分布式安全性。我开始这个项目的原因是对Rust的失望。你看，Rust确实通过严格的类型检查提供了内存安全，但它并不能保证对分布式死锁的安全性。分布式死锁是指几个独立的节点或服务永久等待彼此持有的资源或消息，形成循环等待。此外，还有跨服务的正确性和协议不匹配的问题。如果我们具体谈谈，Wyzer主要是在高级编程语言中推广编排编程的概念，因为这是为数不多的真正尝试解决这些安全漏洞的项目之一。与借用检查器和生命周期不同，Wyzer采用线性/仿射类型和Perceus引用计数，这在计算上对LSP来说更容易理解。 经过五个月的研究和几周的开发，我即将发布0.1.0版本。如果你想为此贡献力量，欢迎加入！

我原本打算开发一款应用并将其推向市场，但在研究过程中我发现了一个叫做“部分雇佣”的术语。你对此有什么看法？