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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 ...
“云+AI”的结合有非常广阔的创新成果和应用前景： 在智慧城市方面，通过云计算强大的存储和计算能力，结合AI的图像识别技术，可以实现智能交通管理。例如实时监测交通流量，自动调整信号灯时长，减少拥堵；还能利用AI的视频分析功能进行城市安防监控，精准识别异常行为和可疑人员，及时发现安全隐患。 在个性化医疗领域，云平台存储海量的医疗数据，AI可以对这些数据进行分析。比如通过分析患者的基因数据、病史...
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。...
