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2、传统动画创作 VS AI动画创作，你更偏向哪一个？谈谈你的看法~现在还是传统的动画创作为主吧，AI做短的动画片段看到过，但是完整的动画片比如《哪吒》那样的暂时还没有遇到。传统动画创作和AI动画创作各有其独特的魅力和价值，很难简单地评判更偏向哪一个，以下是对两者的看法： 传统动画创作具有独特的手工质感和艺术风格，每一个笔触、色彩和线条都蕴含着创作者的情感与个性。AI动画创作可以快速生成各种风格的画面，通过学习大量的艺术作品，能够模仿出多种绘画风格，甚至创造出一些超越人类想象的独特视觉效果。 传统动画创作需要大量的人力、时间和资金投入。从前期的剧本创作、角色设计、分镜绘制，到中期的原画绘制、动画制作，再到后期的特效添加、配音配乐等，每个环节都需要专业人员精心制作，一个几分钟的动画短片可能就需要一个团队花费数月甚至数年的时间来完成，成本较高。AI动画创作在创作效率上具有明显优势。AI可以在短时间内生成大量的图像和动画片段，能够快速根据用户输入的指令或脚本生成初步的动画内容，大大缩短了创作周期。而且在人力成本上相对较低，不需要大量的动画师进行逐帧绘制。不过，AI动画创作也需要一定的技术成本和数据支持，且后期可能仍需要人工进行一些调整和完善。 传统动画创作凭借自己的生活经验、想象力和艺术素养来构思故事和设计角色，能够创造出许多经典的、具有深刻内涵的动画作品。AI动画创作可以通过对大量数据的分析和学习，挖掘出一些新的创意元素和组合方式，为动画创作带来新的思路和可能性。 如果更注重艺术的纯粹性、人文情感和深度创作，会偏向传统动画创作

你认为2025年AI产业是否会迎来全面爆发？这将如何改变普通人的日常生活？ 最近有三个方面的新闻吸引了我的注意：1、大模型的量化技术不断升级，几乎每天都有国内外的论文出现，主要都是降低成本训练和推理大模型。2、DeepSeek在国内各个行业部署应用3、人形机器人的进步与量产虽然上述的发展有资本或者其他力量在推波助澜，但是我感觉人工智能的发展速度已经可以按天进步了。 所以我认为2025年AI产业很有可能迎来全面爆发，以下各个层面的爆发：技术层面：多模态大模型将进一步融入科学研究，赋能多维数据的复杂结构挖掘。原生多模态大模型成为重要发展方向，趋势上更注重“因果”推理的世界模型赋予AI更高级别的认知和推理决策能力，强化学习作为发现后训练、推理阶段的关键技术会得到更多应用和创新。这些技术的发展将推动AI在更多领域的应用和突破。应用层面：AI陪伴赛道正迎来前所未有的发展机遇，2025年AI陪伴产品将在多模态交互和智能化个性化服务方面实现重大突破。人形机器人已突破动作限制，从基础的行走能力跃升至踢球竞技、衣物护理、餐饮制作等精细操作，展现人工智能与机械工程的深度融合。AI也进入了导游导览、面试招聘等领域。此外，AI在医疗、交通、金融、教育、娱乐、家居、农业、工业、政务服务等领域的应用场景不断拓展，场景应用创新层出不穷。市场层面：AI手机、AI电脑、AI服务器等产品需求大幅增长，预计到2034年全球人工智能市场规模将达到3.68万亿美元。山西证券认为，2025年全面看好AI产业链投资机会，在政策的支持下，AI产业的发展前景广阔。 AI产业的全面爆发将从以下方面改变普通人的日常生活：家居生活：智能家居设备更加智能和人性化，家电产品能根据用户习惯自动调节和提供服务，如冰箱推荐菜谱、空调自动调温、电视推荐节目等。家庭中的智能助手可以帮助人们完成各种任务，如订票、点餐、唤出公交码、搜寻附近吃喝玩乐的地方等。工作办公：智能办公软件可以自动处理繁琐的文档排版、数据整理等工作，提高工作效率。AI还能辅助进行创意构思、内容创作等，如生成文案、设计草图等。此外，智能会议系统可以实现语音转文字、实时翻译等功能，方便跨地区团队协作。出行交通：自动驾驶技术不断发展，未来可能会有更多的自动驾驶车辆投入使用，人们的出行将更加安全和便捷。智能交通系统可以实时监测交通流量，为人们提供最佳的出行路线建议，减少拥堵。同时，AI在物流配送领域的应用也将加快包裹的送达速度。医疗健康：人们可以通过AI实现识药盒、读报告、测毛发等一系列家庭健康服务，医疗机构还可以为患者，特别是老年人提供覆盖就医前、中、后的“AI陪伴就诊”服务。AI辅助医疗诊断系统可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高治疗效果。教育学习：在线教育平台上的智能辅导系统可以根据学生的学习情况提供个性化的学习方案和辅导内容。AI还可以生成教学资源，如制作教学视频、编写练习题等，为教育提供更多的资源和支持。娱乐休闲：AI陪伴产品为人们提供情感陪伴和多样化的交互体验，如语音通话、视频通话和AR互动等。在游戏领域，AI可以生成更加逼真的游戏场景和角色，提供个性化的游戏体验。此外，人们还可以利用AI创作音乐、绘画、小说等，丰富自己的娱乐生活。

1、体验 零门槛、即刻拥有 DeepSeek-R1 满血版，分享你的部署体验和建议吧~ （必答）使用ChatBox基于阿里的百炼API的方式接入DeepSeek R1大模型非常方便快捷，访问速度也很快，希望以后可以在ChatBox里使用百炼平台的DeepSeek R1搭建更多的智能体或者应用。 2、你认为 DeepSeek 会成为2025年开发者必备的神器吗？（必答）DeepSeek 会成为2025年开发者必备的神器。由于模型的效果和性能的高质量提升，以及国家的鼎力支持，越来越多的政府企业都接入了DeepSeek,众多客户也希望基于DeepSeek做一些定制化的应用或者服务。开发者的开发环境也出现了很多的对接DeepSeek的插件助力开发任务。我相信未来我们更加依赖DeepSeek。

谈谈你对「学习 AI 是个伪命题，AI 的存在就是让人不学习」这个观点的看法？ 持有这种观点的人简直是胡说八道，误人子弟。恰恰相反，AI的存在需要让人更加努力的学习更多的东西。 首先AI的存在就是人类的众多知识累积到一定程度的体现，AI快速学习了人类的众多知识，只是让人不需要花很多时间和精力去处理重复性的经验工作。但是未来人类的挑战是创新工作，不光要靠人类的不断思考和创新思维，还要让AI协助自己激发出更好更优的点子，可以为未来的发明会更多。如果说富兰克林，法拉第，爱迪生时代的发明靠的是纯人脑，纳闷未来的发明是人脑和AI结合。我们要学习如何去更好的使用AI以及AI不擅长的地方，应该说我们人类要比AI学习的东西更多。

你有哪些提升职场幸福感的小技巧？ 1、有源源不断的挑战等待着自己去迎接，而且有阶段性的可实现目标 2、对职场未来的学习规划明确，知道自己在什么阶段需要补充或者完善知识结构 3、有一个很积极向上的团队，大家都很有干劲 4、公司战略清晰，领导对未来有战略性眼光和坚持的态度

什么样的代码让人一眼就能看出是AI写的？AI生成的代码有哪些显著特征？ 1、命名过于规范一般人写的代码会有大小写驼峰命名不讲究，甚至英文和拼音混用的，ai一般不会 2、代码注释很全可能一行代码，每个变量都会给予注释，当然这在很厉害的框架包里也会出现，但是一般的业务代码代码注释都不是很规范和全面的 3、复杂的算法实现，ai可能很规范，人去实现的话没有调理，没那么规范（这仅仅是我们实现业务逻辑层面的代码的人去写的，写框架的牛人可能比ai还规范）

你认为哪些领域的知识对于开发者来说尤为关键呢？根据你的实际经历说说你的看法吧~ 1、计算机基础知识的了解2、编程语言和开发框架的熟练使用3、软件开发工程实施过程的了解4、持续的自学能力，比如检索，查询和使用新技术的能力等5、良好的沟通能力，对需求的准确理解能力的训练，需要多看看一些软技能方便的书籍，尤其是跨领域适应的能力6、自我心态调整的能力，也就是抗压，处理紧急事情的能力，在磨练中积累起来的

在海量用户中快速定位目标人群进行个性化营销可以通过以下几种方法依次实施： 一、利用大数据分析技术：1、收集数据用于用户画像构建2、对数据进行清洗3、做标签分类4、做聚类分析5、关联关系挖掘 二、利用营销平台三、社交媒体和广告投放

你认为大模型处理数据vs人工处理数据，哪个更靠谱？ 大模型处理数据的优势：1、处理速度快，计算机自动化处理肯定比人工方式快多了2、可以处理复杂的场景，通过写代码的方式可以处理很多当前复杂的场景以及未来的新增变化的复杂场景3、保证统一的处理逻辑，大模型依靠统一的处理逻辑，让数据处理保证了一致性，人工处理可能涉及到人为因素导致的数据处理保证不了统一性 人工处理数据的优势：1、理解能力更接近人为思考2、发现了错误可以及时的修复3、简单的场景处理起来更加的灵活 哪个更靠谱？组合使用更靠谱

你在日常工作中遇到过什么样的“效率陷阱”？会如何避免？ 由于项目的紧急程度或者产品的迭代工期要求，不可避免的会遇到所谓的“效率陷阱”。说的通俗一点就是为了赶工期影响到了质量，以至于为未来的艰难埋下了伏笔。举两个实际的例子，比如由于时间要求，马上就要完成数据设计，难免会想不周到，少考虑一个字段，或者设计了意义比较接近的字段，这就导致了后期要填补上，就需要从底层开始修改。又比如为了紧急完成某一个功能，代码实现上扩展性没考虑好，甚至有些硬编码的成分在里面。 类似于上述“效率陷阱”的例子还有很多，那如何避免的，如果时间充足，还是要考虑详细一点，设计缜密一些，多跟团队讨论，尽可能的把未来的情况考虑清楚。虽然不能很完美，至少让未来的调整难度和幅度降到最小。虽然我们要保持向着更高质量的迭代前行，但是不能说为了未来的迭代空间，降低当前设计的要求。还是尽量要给未来少挖坑吧。

当任何人都能用AI轻松生成高质量视频时，真正的原创性作品是否会受到影响？ 尽管AI能轻松生成高质量的视频，但是真正的原创性作品是不会受到影响的。AI时代只会对人类的创作提出更高的要求，而不会让人类失去价值。 所谓的原创性作品本身是没有被创造做的作品，AI也只能从原有的作品抄袭生成新的作品，可能会生成质量很高，效果很好的东西，但是追根溯源还是能够找到人类原创的痕迹。如果说AI的发展能够超越人类能够自己创作，那也不影响人类的原创性的作品。就好比一个聪明的AI真人跟普通的真人，普通人也会有原创的作品，因为原创性的东西跟聪明与否，纬度高低没有关系，每个人甚至每个物种都有自己别人想不到的想法。

AI编码能帮助工程师解放哪些工作？AI 会对整个研发流程产生怎样的影响，从需求分析、设计、编码、测试到部署？ 一、AI编码能帮助工程师解放哪些工作？1、可以帮助工程师生成算法代码2、可以帮助工程师生成重复代码3、可以帮助工程师生成注释4、可以帮助工程师做代码测试5、可以帮助工程师做代码解读6、可以帮助工程师学习新的编程技能 二、AI 会对整个研发流程产生怎样的影响，从需求分析、设计、编码、测试到部署？需求分析：通过AI可以生成需求分析文档，理解需求，润色需求等系统设计：通过AI做系统功能设计，架构设计，帮助系统设计师给予设计方面的知道和优化编码：通过AI生成模板代码，框架代码和算法代码等测试：通过AI自动对系统做单元测试，集成测试等部署：通过AI做系统部署配置，一键部署发布。想要通过AI准确无误的实现研发流程全链条，需要精准的提示词和流程分支控制。需要配置强大的智能体，结合意图提示，分支流转，循环尝试以及量化评测，才能达到从需求到最终上线的全部流程。整个工程还是很复杂的，但是是可以去尝试实现的。

生活中你尝试过“AI新茶饮”吗？你认为AI新茶饮，噱头还是未来？ 生活中暂时没有尝试过“AI新茶饮”，可能跟自己周围的商业环境有关吧。大城市可能会有很多这样的场景。 但是我认为AI新茶饮并不是噱头，而是未来。现在AI技术赋能已经深入到各行各业，每一个领域都会考虑使用AI激发出新的场景，新的突破。AI把脉，AI观测人脸看相已经在很多AI展会上展示出来了，AI在医疗上的使用也越来也多。在餐饮方面，不光有很成熟的机器人服务员为我们提供服务，还会在消费者身上挖掘出更多商业上的个性化潜力。

如何有效地打造一个适合自己的Plan B？工作中你会常备Plan B吗？ 拿系统开发工作来讲，充分考虑系统的可扩展性，可适应性本身就算是属于自己的Plan B。没有这些方面的Plan,不仅会让自己，还会让整个团队后续的工作变得很艰难。 作为coder,把代码写的简洁明了，命名和注释写的很规范，也是属于Plan的一部分。所有的计划不光是为了自己，还是为了整个团队，整个企业。 要说仅仅属于自己的一个Plan,那就是学习。不管是知识和技能的巩固学习，还是对于未来新技术的递增学习，都是让自己变得更好的Plan。 可以说一个对自己负责，对工作负责，包括对家庭负责，我们都会有自己的Plan.

海报可以借助AI生成的方式，提高生成效率和生成质量。据说淘宝天猫很早就在双十一促销活动中为商家提供的海报自动生成的功能，不管是生成的海报质量还是为商家带来的效益都实现了不错的效果。现在大模型不断的更新迭代，文生图的使用也越来越广泛，通过精准的理解广告的需求，通过不断的校准修正，AI生成的海报越来越符合我们的预期。传统的人工手绘模式主要是耗时，其次就是手工靠人对于海报文本的理解远远低于AI的理解能力。因此我认为AI生成海报更能戳动我。

我想到现场 Apache Flink是一个开源的流处理框架。作为开源的业界顶级的流处理框架，Flink被众多的开发者和企业所青睐。也给企业在商业上的应用创造了很大的价值。 阿里云实时计算Flink版是依托阿里云提供的云服务的扩展版本，不仅让Flink的使用变得方便和快捷，还对Apache Flink框架保留了兼容性，可谓是业界良心产品。 阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务，具备实时应用的作业开发、数据调试、运行与监控、自动调优、智能诊断等全生命周期能力。让需要流式计算的产品集成使用起来变得得心应手，只需要关心自己的业务，而无需关心Flink自身的性能，运维等问题。大大降低了流处理框架的使用难度，让不具备技术能力的企业也能实现实时的大数据分析和处理。

你会选择「养」一只 AI 宠物吗？你认为AI宠物能否满足陪伴需求呢？ 会选择养一只AI宠物玩玩吧。我估计养AI宠物跟玩电子产品一样，玩的是科技货。高科技的东西可能过了新鲜感就失去兴趣了。比如AI宠物本身具有的特性以及它能够自身成长的部分会很有局限性，不像真是的宠物，对人的感情培养是有温度的。不排除未来会有完全克隆真实动物大脑的AI动物，可能要很久。目前来看AI宠物暂时能满足短暂时间的陪伴需求。

生活中你在什么场景下和AI客服「沟通」过？你认为AI客服未来会完全代替人工吗？ 我感觉现在打电话推销的和客服评价的都是AI,比如银行办贷款的，推销车险的，运营商调查的等等，听声音就感觉不是真人。 AI客服未来确实会完全代替人工，但是不代表服务质量能提升。服务提供商当然省了一大笔的人工费，但是服务的温度，人与人之间交流的感觉没有了，反而可能会让人觉得服务不到位或者不满意。

1、你认为云计算将朝着哪个方向进化？我认为云计算将朝着人工智能和大数据的方向进化。 不管是对人工智能发展的支撑，还是让云计算变得人工智能化，未来的方向肯定是会与人工智能相关。随着科技的进步，数据必然会变得很庞大，不管是物联网领域，互联网领域还是车联网领域，必然会产生比过去更多的数据，云计算必须要为大量的数据提供存储和分析能力。 2、大模型和AI应用，能否成为云服务商的第二增长曲线？成为云服务商的第二增长曲线是必然的。未来的需求会很大。能够提供的增值服务也会很多。不光能成为云服务商的第二增长曲线，还会成为整个社会经济增长的重要驱动力。

使用大模型时，避免生成和使用虚假信息是一个重要且复杂的问题，可以通过以下策略在技术、流程和实践层面加以解决： 1. 技术手段 （1）结合事实校验技术 外部检验： 使用知识库、数据库或搜索引擎对生成内容进行验证。比如，通过跨检对模型生成的事实进行比对。 （2）模型优化 预训练数据筛选： 在模型训练阶段，剔除来源不可靠或带有偏见的数据。微调模型： 在高质量、经过验证的数据集上微调模型，增强模型的准确性。指令强化： 通过优化提示，引导模型生成更可靠的答案，比如要求模型给出数据来源或明确不回答不确定的问题。 （3）多模型交叉验证 利用多个模型对同一问题进行独立生成并交叉验证，判断信息的一致性以提高准确性。 2. 操作流程 （1）明确模型适用范围 适合生成的内容： 例如总结、写作辅助、情感分析等主观性较强的任务。谨慎处理敏感领域： 对于法律、医疗、科学等领域的信息，务必引入专家审查。 （2）要求模型提供信息来源 设计提示要求模型引用出处或解释生成逻辑，帮助用户判断生成内容的可信度。 （3）引入人工审查机制 在发布或使用模型生成的信息前，加入人工审核环节，尤其在涉及公共传播、政策决策或敏感领域时。 3. 用户教育 （1）提升用户辨别能力 教育用户了解生成式AI的局限性和可能产生幻觉的风险。鼓励用户在接受模型生成内容前，主动检查信息来源。 （2）透明提示 明确告知用户哪些内容是AI生成的，以及生成内容可能存在不准确的风险。提供使用模型的背景信息，例如模型的训练数据范围和限制。 4. 基础设施建设 （1）开发可信AI生态 推动可信数据源的建设，形成由公认可信组织提供的数据集或知识库。使用区块链等技术保障数据来源的真实性和溯源性。 （2）标准化和监管 制定行业规范和监管政策，要求生成式AI产品在输出内容时必须标明生成逻辑和可信性评分。引入独立审查机构对模型生成内容进行定期评估。 5. 案例分析与迭代改进 收集错误案例： 收集模型生成虚假信息的案例，分析原因并优化模型的训练或使用流程。反馈机制： 在实际应用中设置用户反馈通道，及时修正错误信息。 总结 避免生成和使用虚假信息需要技术手段、操作流程、用户教育和监管体系的多方面协同。通过提升模型准确性、引入校验机制和强化用户意识，可以最大程度减少虚假信息的风险。同时，应始终保持对模型输出的批判性思考，避免盲目依赖。