多线程Word2Vec 2倍加速 | AI生成和翻译
完成。已推送至 origin/main。
变更内容：
- 多线程训练：8 个线程，
std::thread::scope配合 Send 安全的TrainPtrs包装器 - 并行路径中的 epoch 循环
-threads N标志（默认 4）- 原始指针训练函数（
train_sg_raw、train_cbow_raw）
在 M2 Air 上的性能表现（text8，词汇量 71k，维度=200）：
| Config | Words/s | Time (5 epochs) |
|---|---|---|
-threads 1 |
344k | ~240s |
-threads 8 |
740k | ~127s |
约 2 倍加速。受限于内存带宽——所有线程读写相同的 71k×200 权重矩阵。瓶颈在于共享缓存争用，而非计算能力。
使用方法：
cargo run --release -- word2vec train -input corpus.txt -output vec.bin -threads 8