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2024年12月

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  • 10.31 17:38:28
    回答了问题 2024-10-31 17:38:28

    AI助力，短剧迎来创新热潮？

    踩0 评论0
  • 10.25 10:15:20
    发表了文章 2024-10-25 10:15:20

    作为一名运维人员，使用通义灵码个人版处理日常工作中的代码相关任务，极大地提升了我的工作效率。以下是我使用通义灵码的具体实践场景、效果和心得，以及相应的截图。

    作为一名运维人员，我使用通义灵码处理日常工作中的代码任务，效率提升了30%。通义灵码帮助我快速理解复杂代码、生成准确的代码注释，并能从自然语言生成代码示例，大幅减少了代码编写和理解的时间。
  • 10.24 21:20:55
    发表了文章 2024-10-24 21:20:55

    CAP 快速部署项目体验评测

    本文介绍了使用CAP（云应用平台）的体验，涵盖模板选择与部署、性能测试与监控、二次开发与调试等方面。作者选择了RAG模板并成功部署，通过性能测试验证了应用的稳定性，进行了二次开发并提出改进建议。CAP在模板库丰富度、产品引导与功能满足度等方面表现良好，但在实时数据分析和定制化方面仍有提升空间。总体而言，CAP是一个强大的云应用开发平台，适合快速构建和管理应用。
  • 10.24 21:13:13
    发表了文章 2024-10-24 21:13:13

    选择主题1：实时计算Flink版最佳实践测评

    本文介绍了使用实时计算Flink版进行用户行为分析的实践，涵盖用户行为趋势、留存分析、用户画像构建及异常检测等方面。与自建Flink集群相比，实时计算Flink版在稳定性、性能、开发运维和安全能力上表现更优，且显著降低了企业的IT支出和运维成本，提升了业务决策效率和系统可靠性，是企业级应用的理想选择。
  • 10.24 21:09:00
    发表了文章 2024-10-24 21:09:00

    AI大模型助力客户对话分析

    该AI大模型解决方案利用NLP和机器学习技术分析客户对话，提升服务质量和用户体验。方案实践原理清晰，涵盖数据处理、模型训练等步骤，适合技术背景不同的用户。阿里云提供详尽的部署引导和文档，降低学习成本。Python脚本实用，但需注意环境配置。方案能满足基本对话分析需求，特定场景下需定制化开发。
  • 10.24 21:06:24
    发表了文章 2024-10-24 21:06:24

    文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务

    《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案基于阿里云的文档智能解析与检索增强生成技术，实现非结构化文档向结构化信息的转化，提升AI在特定领域问答的能力。方案提供了详尽的部署指南，包括文档处理、知识库构建等步骤，确保新手也能轻松上手。部署体验良好，未遇重大问题，但建议增加故障排除指南。体验中，LLM知识库展现出高准确率和响应速度，尤其适合处理专业查询。该方案适用于客户服务、知识管理和数据分析等场景，满足生产环境需求，但对于小型企业需考虑成本效益。建议阿里云提供多规模解决方案及定制化选项，以适应不同需求。
  • 10.24 21:00:49
    回答了问题 2024-10-24 21:00:49

    1024程序员节，开发者们都在参与社区的哪些活动？

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  • 10.24 14:53:04
    发表了文章 2024-10-24 14:53:04

    《触手可及，函数计算玩转 AI 大模型》解决方案深度评测

    本次评测全面评估了《触手可及，函数计算玩转 AI 大模型》解决方案，涵盖实践原理理解、文档清晰度、部署体验、优势展现及生产环境适用性。方案通过函数计算实现AI大模型的高效部署，但模型加载、性能指标和示例代码等方面需进一步细化。文档需增加步骤细化、FAQ、性能指标和示例代码，以提升用户体验。部署体验方面，建议明确依赖库、权限配置和配置文件模板。优势展现方面，建议增加性能对比、案例研究和成本分析。此外，为满足实际生产需求，建议增强高可用性、监控与日志、安全性和扩展性。
  • 发表了文章 2024-11-21

    《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案的测评：

  • 发表了文章 2024-10-25

    作为一名运维人员，使用通义灵码个人版处理日常工作中的代码相关任务，极大地提升了我的工作效率。以下是我使用通义灵码的具体实践场景、效果和心得，以及相应的截图。

  • 发表了文章 2024-10-24

    CAP 快速部署项目体验评测

  • 发表了文章 2024-10-24

    AI大模型助力客户对话分析

  • 发表了文章 2024-10-24

    选择主题1：实时计算Flink版最佳实践测评

  • 发表了文章 2024-10-24

    文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务

  • 发表了文章 2024-10-24

    《触手可及，函数计算玩转 AI 大模型》解决方案深度评测

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  • 回答了问题 2024-12-02

    AI音色克隆挑战播客，它能模拟人的特质吗？

    关于AI音色克隆技术是否能模拟人的特质，以及是否会引发与播客领域的流量竞争，以下是我的看法： 模拟人的特质：AI音色克隆技术确实能够模拟人的特质，包括语音特征和情感表达。(https://ai-bot.cn/ai-voice-cloning-tools/) 技术如Reecho睿声，能够快速实现与真人无异的拟真语音合成，只需提供5秒的语音样本，就能快速克隆出相应的声音，并能表达丰富的情感，如哭泣、大笑等。此外，AI技术可以将文字序列转换成音韵序列，再根据音韵序列生成相应的语音波形，实现语音克隆。这表明AI音色克隆技术在模拟人的声音特质方面已经取得了显著进展。 播客领域的流量竞争：AI音色克隆技术对播客领域的影响是多方面的。一方面，它为播客创作带来了新的可能性，如通过AI技术重现与人类对象没有任何区别的语音效果，这可能会吸引更多的听众，增加播客的流量。另一方面，AI音色克隆技术也可能引发流量竞争。例如，微信的AI音色克隆功能可能会挑战播客平台，因为它为微信公众号注入了新的活力，并可能与播客平台在用户注意力争夺战中形成竞争。此外，AI音色克隆技术的应用可能会改变播客行业的内容生产和消费模式，从而影响流量分配。 AI音色克隆技术不仅能模拟人的特质，而且确实有可能引发播客领域的流量竞争。这种技术的发展和应用需要在法律、伦理和社会层面进行深入探讨和规范，以确保技术的健康发展和合理利用。
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  • 回答了问题 2024-12-02

    “AI +脱口秀”，笑点能靠算法去创造吗？

    AI + Comedy. It's a disaster.No passion！
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  • 回答了问题 2024-11-22

    “云+AI”能够孵化出多少可能？

    云计算将朝着以下几个方向进化： 多云和混合云：企业可能会选择多个云服务商，以实现更好的资源优化和风险分散。同时，混合云将成为主流，企业将在私有云和公有云之间实现业务负载的灵活部署。边缘计算：随着物联网和5G技术的发展，数据处理将从云端向边缘设备延伸，实现更低延迟和更高效率。云原生技术：云原生技术将成为企业应用开发的主流模式，实现更快速的应用部署和更好的可扩展性。人工智能与云计算的深度融合：云计算提供了强大的计算和存储能力，为AI模型的训练和推理提供了理想的基础设施。未来，我们将看到更多的云计算服务商推出专门用于支持AI工作负载的服务。安全性和合规性的持续关注：随着云计算的广泛应用，安全性和合规性问题变得日益重要。云计算服务商将不断加强安全性措施，提供更加严密的身份验证、数据加密和网络安全服务。 大模型和AI应用确实有潜力成为云服务商的第二增长曲线： AI应用的市场规模和增长：人工智能市场规模突破5000亿元，企业主要分布于第三产业，显示出各个行业对于AI服务的潜在需求，也显示出了大模型潜在的巨大商业价值。AI技术的推动作用：59%的中国企业计划在未来一年内继续加大数字化转型的投入，同时有相当多的中国企业希望能够抓住AI技术，不断创新加速重塑。AI大模型的应用消耗大量算力：可以带动云服务的收入增长，同时大模型会优化软件应用的功能和体验，带动软件业务收入的增长，发现新的用户需求，反过来还可以进一步促进大模型的成熟。“云+AI”服务模式创新发展：将开启云计算产业智能化新纪元，智能云服务技术和应用发展成为趋势。
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  • 回答了问题 2024-11-22

    当AI频繁生成虚假信息，我们还能轻信大模型吗？

    确认内容来源：明确标注内容是由AI生成的，这有助于读者了解信息的来源。在文章的开头或结尾，添加一个声明，指出哪些部分是AI创作的。 使用可信赖的AI工具：选择那些有良好记录和透明度的AI工具。这些工具通常会在其平台上提供关于内容生成过程的详细信息，包括数据来源和算法逻辑。 人工审核：尽管AI可以高效生成内容，但人工审核是不可或缺的步骤。专业编辑或领域专家应检查AI生成的内容，确保其准确性和可靠性。 使用内容审核工具：利用专门的内容审核工具，这些工具可以帮助识别潜在的不准确或误导性信息。一些工具甚至可以追踪内容的来源，验证事实。 增强内容透明度：在内容中提供数据和信息的来源链接，让读者可以自行验证信息的真实性。 解释AI的工作原理：向读者解释AI如何生成内容，包括它所依赖的数据集和算法。这有助于读者理解AI生成内容的局限性和可能的偏差。 持续改进AI模型：通过不断的训练和优化，减少AI模型生成虚假信息的可能性。这包括对底层代码和训练样本的审查，确保不使用敏感信息、个人信息进行样本训练，避免生成深度伪造内容。 建立实名认证制度和指令鉴别机制：通过建立实名认证制度，确保生成式AI大模型的指令发出人、指令接受人、内容流向清晰可见，在内容生成流程上实现可追溯、可监控、可预防。 建立标签提示机制：在视频、图片、语音等关键位置上，提示受众注意相关内容由生成式AI提供，确保受众能分辨出生成式AI大模型的内容，以免出现视听混淆、错误理解等。 警示教育和舆情监控：对于生成式AI大模型的开发企业、发布商、硬件生产商及主要受众群体应给予全面覆盖的警示教育。监管机构应警惕生成式AI技术被用于深度伪造内容后，产生“造谣、信谣、传谣”的连锁反应，在网络终端提前构建快速反应的舆情监控系统。
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  • 回答了问题 2024-11-22

    AI客服未来会完全代替人工吗？

    在日常生活中，我确实有过与AI客服沟通的经历。比如在网购时遇到尺码问题，或者在预订酒店时需要更改入住时间，我都会尝试使用AI客服来解决这些问题。这些场景下，AI客服通常能够快速提供帮助，尤其是在处理一些标准流程的问题时，比如查询订单状态、退换货政策等。 然而，我也遇到过AI客服无法解决的情况，比如当我的问题涉及到一些特殊条件或者需要更深层次的个性化服务时。在这些情况下，我通常会选择转接人工客服，因为人工客服能够提供更加灵活和人性化的服务。 关于AI客服是否会完全取代人工客服，我认为这是一个渐进的过程。AI技术的进步确实使得AI客服能够处理越来越多的问题，尤其是在标准化和重复性问题上。但是，正如之前提到的，AI客服在理解复杂语境、情感交流、个性化服务等方面还存在挑战。这些挑战意味着在可预见的未来，人工客服仍然有其不可替代的价值。 我认为，未来的趋势可能是AI客服和人工客服的结合使用。AI客服可以处理大量基础性、重复性的问题，提高效率，减少人工客服的工作负担。而人工客服则可以专注于处理那些需要更多个性化和情感投入的问题。这样的混合模式可以充分利用AI的效率和人类的同理心，为用户提供更好的服务体验。
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  • 回答了问题 2024-11-05

    问答最高荣誉，乘风问答官招募中！每周积分活动、每月排位赛等权益专享！

    积极参与！！！
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  • 回答了问题 2024-11-05

    关于开发者的100件小事，你知道哪些？

    技术语言偏好：Java是最受开发者欢迎的技术语言，使用率（44.6%）和喜爱度（40.7%）居首位。Golang、Rust虽然排名靠后，但开发者对这两种语言的喜爱度均高于使用率，它们在性能上的表现获得行业内的认可。 低代码开发平台使用情况：34.4%的开发者使用过低代码开发平台，其中阿里宜搭使用率最高为29.7%，其次是腾讯云微搭（19.8%）。有超过六成的开发者目前还没有使用低代码开发平台，原因可能在于目前的低代码平台还无法应对复杂的场景和交互。 云原生技术了解程度：多数开发者对云原生技术了解较浅，每周投入时间在1小时以内。 学习渠道：开发者学习渠道类型多样，GitHub、CSDN、博客园和稀土掘金是开发者使用率较高的技术交流平台。 人工智能实践：随着人工智能的发展，越来越多的企业开始积极拥抱人工智能，有报告显示，有四成开发者所在企业已经进入人工智能的实践阶段
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  • 回答了问题 2024-11-05

    AI时代，存力or算力哪一个更关键？

    在AI时代，存储能力（存力）和计算能力（算力）都是推动技术进步和应用创新的关键因素。它们之间的关系并不是简单的孰轻孰重，而是相互依赖、相辅相成的。以下是我对存力和算力重要性的看法： 存力的重要性： 数据基础：AI的发展依赖于大量的数据，而存力提供了这些数据的安全、可靠存储空间。没有足够的存力，即使算力再强大，也无法处理和分析数据。数据访问速度：存力通过优化存储架构和采用高性能存储介质，能够实现数据访问的低延迟与高并发，这对于提升数据处理周期和模型训练效率至关重要。数据安全性与可靠性：存力通过加密存储、多副本冗余、容灾备份等机制，确保了数据的完整性和安全性，这对于保护敏感数据和防止数据丢失至关重要。 算力的重要性： 数据处理速度：算力的提升使得我们能够更快地处理数据、更准确地模拟复杂现象，这对于AI模型的训练和推理任务尤为重要。技术创新：高效的算力可以加速实验迭代过程，使得研究人员能够更快地尝试不同的模型架构和参数设置，从而促进技术创新。实时计算需求：对于需要实时响应的应用（如自动驾驶、在线推荐系统等），强大的算力可以减少延迟，提高用户体验。 存力与算力的协同： 平衡发展：在实际应用中，存力和算力需要平衡发展。例如，一个规模达20亿的数据集，如果没有出色的存储系统作为支撑，即使有强大的GPU也无法发挥作用。系统优化：提高计算系统的性能不单单依靠硬件，还包括算法的复杂度、软件的设计以及软硬件的契合程度。存力和算力的协同优化可以进一步提升系统的整体性能。 存力中心与算力中心的建设： 数据中心的挑战：随着算力中心的兴起，也需要建设先进的存力中心，以提供高可用、高可靠、高扩展性的存储服务，满足不同客户的需求。 综上所述，存力和算力都是AI发展不可或缺的关键要素。它们之间并不是非此即彼的关系，而是需要达到平衡与统一，共同推动AI技术的进步。在不同的应用场景和需求下，存力和算力的重要性可能会有所不同，但总体而言，它们是相辅相成的，缺一不可。
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  • 回答了问题 2024-10-31

    AI助力，短剧迎来创新热潮？

    AI视频生成技术的发展：自Sora发布以来，国内互联网大厂如字节跳动、生数科技、快手、商汤和阿里达摩院等纷纷推出了自己的AI视频生成技术，标志着AI在视频内容创作领域的深入应用。 短剧作为AI技术的试水领域：短剧因其故事单元短小，与AI生成的镜头更适配，成为AI视频大模型落地试水的理想选择。例如，中央广播电视总台制作的三部AI微短剧《英雄》《爱永无终止》《奇幻专卖店》以及抖音视频大模型技术支持的《三星堆：未来启示录》和快手技术支持的《山海奇镜之劈波斩浪》。 视觉效果的突破：尽管AI生成视频还存在典型风格，但在《山海奇镜之劈波斩浪》中，人物动作、肌肉质感、头发飘逸等视觉效果有了显著提升，显示出AI技术在模拟复杂场景物理原理方面的进步。 故事叙事和人物表演的挑战：AI短剧在故事叙事和人物表演上仍存在缺陷，如口型与发音不匹配、肢体动作不协调、面部表情僵化等问题。 降本增效：AI技术的应用可以减少短剧制作的中间环节，降低人力成本和制作周期。例如，《山海奇镜之劈波斩浪》的制作周期仅为2个月，远低于传统短剧的3到6个月。 成本控制：AI技术可以降低特效成本，使得电影后期制作流程得到提升，如《三星堆：未来启示录》中，很多镜头和后期特效可以自主完成，成本控制更加灵活。 创作想象力的释放：AI技术使得内容制作者能够低成本呈现大场面场景，加速创作思路和设计理念的实现，释放创作想象力。 交互性增强：AI技术为短剧提供了更多的交互可能性，如观众可以直接与剧中人物互动，参与剧情发展。 技术迭代和场景延伸：随着AI技术的不断进化，未来我们将在广告、短视频、影视等各个领域看到AI视频的身影，技术迭代和场景延伸是行业发展的趋势。
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  • 回答了问题 2024-10-24

    1024程序员节，开发者们都在参与社区的哪些活动？

    评测概述：本次评测旨在全面评估《触手可及，函数计算玩转 AI 大模型》解决方案的实践原理理解程度、文档清晰度、部署体验、优势展现以及实际生产环境的适用性。 理解程度：该解决方案通过函数计算（Function Compute）平台，实现了AI大模型的高效部署和管理。利用云服务的弹性伸缩和按需付费特性，显著降低了部署和运维的复杂度。整体理解程度良好，但在模型加载与推理过程、性能指标和示例代码方面有待进一步细化。 描述清晰度：文档提供了较为清晰的部署引导，但在以下方面仍有改进空间： 步骤细化： 需要更详细的步骤说明，尤其是环境变量配置和模型文件上传。常见问题解答（FAQ）： 增加FAQ部分，列出用户可能遇到的问题及其解决方案。性能指标： 提供具体的性能指标，如推理延迟和吞吐量，以评估解决方案的实际效果。示例代码： 提供针对不同框架的示例代码，帮助用户快速上手。部署体验：在部署过程中，用户可能会遇到环境依赖、权限配置和配置文件格式错误等问题。建议文档中明确列出依赖库及其版本要求，详细说明权限配置，并提供配置文件模板。 优势展现：解决方案有效地展示了函数计算在部署AI大模型方面的优势，如弹性伸缩、按需付费和低运维成本。为了进一步突出这些优势，建议： 性能对比： 增加与其他部署方式的性能对比。案例研究： 提供实际案例研究，展示不同业务场景下的应用效果。成本分析： 提供详细的成本分析，帮助用户评估经济效益。问题与业务场景：解决方案旨在解决AI大模型的高效部署和管理问题，适用于需要快速响应和高并发处理的业务场景，如在线推荐系统和图像识别服务。为满足实际生产环境的需求，建议在以下方面进行优化： 高可用性： 增加多区域部署和故障转移机制。监控与日志： 提供完善的监控和日志功能。安全性： 加强数据加密和访问控制等安全措施。扩展性： 提供自定义插件支持和第三方服务集成。
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