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话题讨论榜
AI 时代下大数据技术未来有以下几个发展方向： 技术架构的演进： 计算引擎一体化：当前大数据分析架构中存在多种计算引擎，导致系统复杂、管理成本高。未来会不断向计算引擎一体化发展，让批处理、流处理、交互计算等不同的计算模式能够在一个统一的引擎下高效运行，提高数据处理的效率和灵活性，减少资源冗余和开发成本。例如，Snowflake 提出的 dynamic table 以及 Databricks ...
1. 云计算将朝着哪个方向进化？ 云计算的发展趋势可以总结为以下几个方向： 多云和混合云： 企业越来越多地采用多云和混合云策略，以避免供应商锁定，提高灵活性和安全性。 多云管理平台和工具将变得更加成熟，帮助企业更高效地管理和优化多云环境。 边缘计算： 随着物联网（IoT）和5G技术的发展，边缘计算将成为云计算的重要补充。 边缘计算可以减少延迟，提高数据处理速度，适用于实时数据分析、自动驾驶等...
建议：将通义灵码直接接入到阿里云函数计算，让更多的普罗大众可以使用自然语言实现自己的编程需求，例如自动获取招考公告等。 在当今数字化时代，编程不再是专业人士的专属技能。随着人工智能技术的发展，越来越多的普通人也开始尝试通过自然语言来实现自己的编程需求。通义灵码作为一种创新的自然语言处理工具，能够帮助用户更加便捷地完成各种编程任务，比如自动获取招考公告等。为了进一步推广这一技术，建议将通义灵码...
在 AI 时代，算力和存力都极为关键，难以简单地评判哪一个更重要，它们在不同方面发挥着关键作用，并且相互依存、相互促进： 算力的重要性： 支撑模型运行和训练：强大的算力是支持 AI 模型运行和训练的基础。如今的 AI 模型，尤其是大型语言模型和复杂的深度学习模型，拥有海量的参数和复杂的计算需求。只有具备足够强大的算力，才能够在合理的时间内完成模型的训练和优化，从而使模型能够准确地处理各种任务...
当 AI 频繁生成虚假信息时，我们不能盲目轻信大模型，但也不应完全否定大模型的价值，需要以更加理性和谨慎的态度去看待和使用。以下是具体的分析： 大模型存在的问题使其可信度受到挑战： 虚假信息的产生：大模型是通过大量的数据训练而成，但训练数据可能存在偏差、不完整或被污染的情况，这会导致模型生成虚假的信息。例如，一些新闻事件的虚假报道可能会被 AI 大模型学习并在后续的生成中重复出现，误导用户。...
