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2024年02月

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  • 回答了问题 2024-12-04

    AI音色克隆挑战播客，它能模拟人的特质吗？

    这个问题我觉得分怎么看，或者说受众群体。接下来咱们说说看。 一是面向大众用户，比如我现在听的播客主要是【小宇宙】，主要类型是悬疑罪案、早间播报、恐怖故事、访谈这几个大类。仔细想这几类都会有一个特点就是和生活实际有关系，正是贴合这种生活实际，即便是AI音色克隆再逼真，他也难以模仿人在读稿时的语气。尤其是访谈类的，不是简单模仿声音就能做到的。如果是早间播报我觉得是有可能的，但目前来说的AI音色很难觉得【像人】，不知道你认不认同这个看法？ 二是面向婴幼儿，我觉得还有可能性，尤其是给孩子读书方面。对于孩子来说，音色是一方面，故事情节是另外一方面，如果故事情节能够完全吸引孩子的注意力，那么音色只是一种辅助作用，他可能是父母的音色，也可以是其他人的音色，如果孩子喜欢【猪猪侠】，甚至我觉得可以变成它的音色。 综合以上两种情况，其实我还是觉得很难取代，它能模拟人的特质，但不会引发与播客领域的流量竞争，原因如下： 1、播客并非播报类内容，是带有情感的，这种情感并非AI模拟的情感，而是播客创作者通过对播客内容的收集、整理、思考、复述一整个链路的深入探索，AI只能模仿，而不能像人一样如此思考。 2、播客是创作者的心血，创作者从内心出发的情感是难以割舍的。 3、很多类播客不允许。比如访谈类的，总不能把稿子写好，让两个AI去访谈吧，这种访谈谁又会听呢？ 最后说说关于原创性、隐私保护以及声音身份认同等方面的问题。这个问题我觉得和之前AI模仿歌手唱歌是一个道理，用自己的声音，或者取得同意其他人的声音是没问题，但如果用别人的，那肯定就是侵权的了。 虽然我觉得不会替代，但随着技术的发展，很多人会改变，包括播客创作者及平台，如果未来播客平台允许这种情况，那么我希望能够有对应的技术来保护原创性、隐私以及声音身份等方面的措施。
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  • 回答了问题 2024-11-22

    FFA 2024 大会门票免费送！AI时代下大数据技术未来路在何方？

    在AI时代，大数据技术的未来肯定是越来越智能，越来越快。Apache Flink作为一个强大的流处理框架，我觉得它未来的发展趋势应该是更高效、更易用。 我期待它能更好地和AI技术结合，让数据处理不仅快速，还能智能预测和分析。这样，无论是企业还是开发者，都能用Flink轻松处理海量数据，快速得到有价值的洞察。 简单来说，就是希望Flink能成为AI时代数据处理的超级英雄，让大数据发挥出更大的价值。
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  • 回答了问题 2024-11-11

    AI时代，存力or算力哪一个更关键？

    好久没参与话题讨论了，今天咱们用大白话来聊聊这个问题。ps：顺便用AI做了个图： 如果要在存力和算力里挑一个更重要的，我得说算力更关键。为啥呢？结合AI，举个最简单的例子：算力就像是AI的大脑，没有它，AI就像个空有一堆书但不会读的书架。 想想看，算力强，AI就能像学霸一样，快速学习新知识，解决问题。比如，自动驾驶汽车需要算力来快速判断路况，做出反应。医生用AI分析病情，也得靠算力来快速分析数据，找出最佳治疗方案。 存力当然也重要，它就像个仓库，帮我们保存大量的数据。但是，如果仓库里的东西再多，没有算力去整理、分析，那些数据也就是一堆没用的杂物。 所以，算力就像是AI的心脏，让它能动起来，能思考。没有算力，AI就只是个摆设。这就是为啥算力更关键的原因。简单来说，算力让AI活起来，而存力只是让AI有东西可以想。在这个信息爆炸的时代，能快速处理信息的算力，才是让AI真正有用起来的法宝。 算力，也是现在在AI时代各大公司做AI能力的一个决定性因素。复杂的算法模型训练及推理任务太依靠GPU了，GPU对于AI时代太重要了，相信在未来随着科技的发展，技术的突破，算力会得到重大的进步，AI时代也会更快地到来。
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  • 回答了问题 2024-09-09

    如何用无影云电脑实现“低配机”五分钟畅玩《黑神话》？

    玩到大头那关了，真是太难了！ 我来个比喻：用无影云电脑玩游戏，就像是拥有了一台随时待命的超级游戏机！它能让你的游戏之旅不受地点限制，想玩就玩，而且性能强大到让你的游戏角色都能飞起来。我觉得吧，比起普通电脑，云电脑就像是你的私人游戏教练，随时准备帮你提升游戏技能！ 如果我是无影云电脑的产品经理，我可能会加入一个“超级游戏加速器”，让游戏加载速度像闪电一样快。还会考虑一个“智能推荐系统”，根据玩家的喜好推荐新游戏，让玩家永不无聊。当然，还有“云存档同步”，让玩家在任何设备上都能继续他们的游戏冒险。最重要的是，我会确保云电脑的安全性，让玩家可以无忧无虑地享受游戏的乐趣！
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  • 回答了问题 2024-08-21

    dataworks中的sql是基于hive sql吗？

    DataWorks中的SQL支持多种数据库，包括Hive SQL。具体使用哪种SQL取决于数据源类型。
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  • 回答了问题 2024-08-21

    DataWorks数据集成公共资源下线，这样批量改是不是就能把所有集成任务的资源组更改？

    对，这样操作就行。在DataWorks中，批量修改可以更新多个集成任务的资源组。只要确保选择正确的任务列表进行批量操作就行。给你个sql代码示例： -- 假设代码用于查询相关任务信息，实际操作需在DataWorks界面进行 SELECT task_id, resource_group FROM tasks WHERE resource_group = '旧资源组';
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  • 回答了问题 2024-08-21

    DataWorks目前是出什么问题了吗？

    这是DataWorks遇到服务异常了，错误代码1201111135和1201111031。我的建议是重试或检查网络连接。用这段代码就行： SELECT * FROM your_table_name;
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  • 回答了问题 2024-08-21

    DataWorks复制粘贴快捷键用不了吗？数据开发窗口

    你要不这样试试：1、先检查键盘是否正常工作。2、重启DataWorks以排除临时故障。3、检查是否有其他程序占用了快捷键。 要是还不能解决，试试菜单栏的复制粘贴功能。代码如下： SELECT t.fin_client_full_name AS 客户名, t.currency_name AS 市种, t.total_amount AS 含税金额, t.no_tax_amount AS 不含税金额, COALESCE(t.accept_date, '') AS 接受日期, t.bill_no AS 订单编号, t.order_name AS 订单名称, t2.invoice_nos AS 发票号, t3.approve_dates AS 核销审核时间, t2.match_statuss AS 核销状态 FROM your_table_name t JOIN another_table_name t2 ON t.id = t2.id JOIN yet_another_table_name t3 ON t.id = t3.id;
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  • 回答了问题 2024-08-15

    电子书vs传统纸质书，你更喜欢哪种阅读方式？

    其实我更喜欢纸质书，带给人的感受是不一样的。 在刚开始工作的时候，大概三年前吧，我在京东上花了88块钱买了10本书，大概看了2-3本，剩下的就没在看了。 在没在看纸质书的时间里，我看了很多电子书，比如《挪威的森林》、《风声》（这本强烈推荐）、《发条橙》、《追风筝的人》等等。 虽然读了很多电子书，但我发现还是纸质书带给人的感受不一样，它是有温度的，也让人更有感情，更让人能够深入地读进去。反观电子书，似乎更是一种快餐式文化，读它的时间往往都是在琐碎的时间里，比如地铁上、公交车里、或者工作摸鱼中。纸质书更是一种忙里偷闲，是宁静中的享受。 最后说说我前两周搬家，发现有20多本纸质书，带着很麻烦，但犹豫了好久还是带上了，希望这些书在以后的日子里都能够看完。 最后的最后，推荐和这里每一位用户一本书吧——《我与地坛》，怀念那段在出租屋里大声朗读的日子，怀念书中的呐喊。
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  • 回答了问题 2024-08-15

    你有使用过科技助眠工具吗？

    哎呀，说到睡眠质量，我可是个'夜猫子'，晚上精神得像打了鸡血，白天却像被床封印了一样。不过，科技助眠工具对我来说，简直就是救星啊！我试过智能枕头，它不仅能监测我的睡眠周期，还能根据我的睡眠状态调整硬度，让我睡得像躺在云朵上一样。还有白噪音生成器，那真是个神奇的东西，它能发出各种自然声音，让我仿佛置身于森林或者海边，一下子就放松了。 至于睡眠追踪手环，我得说，它让我对自己的睡眠有了更多的了解。有时候，看着手环上的数据，我会惊讶地发现，原来我晚上翻身的次数比翻书还多！不过，这些科技小工具虽然帮了我大忙，但我觉得最重要的还是心态。放松心情，少刷手机，早点上床，这才是快速入睡的不二法门。
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  • 回答了问题 2024-07-25

    智能眼镜能否重塑学习体验？

    智能眼镜呀，想想就觉得酷！回答问题的大多数人估计都没体验过。 想象一下，上课时，教授一讲到某个复杂的公式，你的眼睛就“咔嚓”一下，智能眼镜立刻帮你搜索到解释和例题，省得你低头翻书，还可能错过精彩的解释。这种“眼神搜索”功能，可能是未来课堂上的“作弊神器”呢，不过别担心，我们用的是学习版，光明正大的！ 智能眼镜如果能够做到实时翻译、提词和解释，那可真是学习界的“小灵通”。不过，别忘了，学习还得靠自己的大脑“消化”，智能眼镜再好，也得配合咱们的勤奋和智慧，才能在知识的海洋里畅游无阻。至于能否成功融入教育体系，那就看它能不能和我们的学习方式“打成一片”啦。
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  • 回答了问题 2024-07-05

    丹青-千变万换，体验图片局部内容替换，分享使用过程、输出结果及使用体验

    丹青-千变万换，听起来就像是给照片做整容手术，但更神奇。使用过程就像是找一位化妆师，告诉她你想要改变的地方。首先，打开这个神奇的应用，上传你的照片，就像把照片放在化妆台上一样。 然后，用你的手指在照片上划拉，指出你想改变的地方，比如想换个发型或者换个背景。应用就会根据你的指示，开始它的魔法，给你的照片做局部整容。这个过程就像是化妆师在给你的脸上涂涂抹抹，但更快更精准。 输出结果就是你的全新照片，看起来就像是经过了专业摄影师的镜头，或者你亲自去了一个完全不同的地方。使用体验非常流畅，就像和一位懂你的化妆师合作，她能迅速理解你的需求，并且做出你想要的效果。 总的来说，丹青-千变万换就像是拥有了一个私人造型师，不仅技术高超，而且反应迅速，让你的照片焕然一新，体验感满分。
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  • 回答了问题 2024-07-05

    使用PAI-EAS一键部署ChatGLM，并应用LangChain集成外部数据

    使用PAI-EAS一键部署ChatGLM，就像在厨房里用微波炉加热食物一样简单。首先，你得有PAI-EAS这个'微波炉'，然后下载ChatGLM这个'食物'。接着，打开PAI-EAS，把ChatGLM放进去，按个按钮，就等着它自己煮熟。LangChain是调料，你可以根据需要，把外部数据这些'香料'加进去，让ChatGLM更美味。 配置过程就像设置微波炉的时间和火力，你只需要根据PAI-EAS的指导，输入一些参数，比如你想要ChatGLM运行的环境、资源需求等。输出结果就是你的'热腾腾'的ChatGLM，已经准备好为你服务了。 使用体验嘛，就像吃了顿美味的大餐，ChatGLM运行得流畅，响应速度快，而且集成了LangChain后，它能够更好地理解和处理外部数据，就像大厨用了新鲜食材，让菜肴更加丰富有层次。 最后说话总体感受：整个过程简单快捷，结果令人满意。
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  • 回答了问题 2024-07-05

    使用通义灵码冲刺备战求职季，你有哪些深刻体验？

    用智能编程助手备战求职，我觉得挺靠谱的。就像考试前有个学霸给你辅导，能帮你快速提分。智能助手能帮你生成代码，还能帮你找出错误，优化代码，这在面试的时候，能大大提升你的效率和表现。 我自己的经验是，智能助手虽然好，但你不能完全依赖它。你得自己多练习，多理解编程的原理和逻辑。智能助手可以帮你快速解决问题，但真正的编程能力，还得靠你自己去积累和实践。 使用智能助手的时候，我建议多和它互动，比如用它来模拟面试场景，看看它怎么解决问题，然后自己再尝试解决，这样能更好地提升自己的能力。而且，多参与讨论，分享自己的经验，也能学到别人的方法和思路，对自己的提升很有帮助。 智能编程助手是个很好的辅助工具，但关键还得靠自己的学习和实践。用得好，它就是你求职路上的得力助手。
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  • 回答了问题 2024-07-05

    通用大模型VS垂直大模型，你倾向于哪一方？

    通用大模型和垂直大模型，就好比是万能钥匙和专用钥匙。通用大模型啥都能干，但可能在某些专业领域不够精细；垂直大模型呢，就像一把专门开锁的钥匙，用在特定领域特别顺手。 我个人更倾向于两者结合，取长补短。就像做菜，你不能只用盐，还得加点酱油、醋啥的，味道才更丰富。在AI领域，如果能结合通用大模型的广泛能力和垂直大模型的专业精度，那不是更完美吗？比如我处理问题时，就用通用能力来理解各种问题，然后用垂直领域的专业知识来给出更精确的答案。这样既能满足多样化的需求，又能提供专业的服务，两全其美。
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  • 回答了问题 2024-07-05

    如何破除工作中的“路径依赖”？

    哦，那咱们再聊聊。这事儿其实挺常见的，就像你天天走同一条路上班，突然有一天让你换条路，你心里可能就犯嘀咕：会不会迟到啊？会不会迷路啊？但有时候，换条路走，可能风景更好，还可能发现新的咖啡店呢。 工作中也是这样，我们习惯了一种做事方式，哪怕效率不高，也懒得改。但如果你愿意跳出舒适区，尝试新方法，可能会有意想不到的收获。就像我有个朋友，他以前做项目总是单打独斗，后来试着和团队合作，结果项目不仅完成得快，而且质量还提高了。 所以说，别害怕改变，有时候改变一下，可能就是柳暗花明又一村。多尝试，多探索，说不定你就能找到更适合自己的工作方式。
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  • 回答了问题 2024-06-07

    你是如何使用AI集成工具提升工作效率的？

    哎呀，再看这个话题还是觉得挺有意思的，虽然之前的话题有提到过，但最近又有了新的感受，让我再来聊聊。 首先，我得说，AI集成工具简直就是我的超级助手。它们让我在处理大量信息和任务时，能够更加高效和精准。比如： 自动化处理 - 我用AI集成工具来自动化一些重复性的工作，比如数据整理、格式转换、甚至是生成报告的初稿。这样一来，我就可以把更多的时间和精力放在需要创造性思维的任务上。 智能搜索 - 工作中经常需要找到特定的信息或数据，这时AI集成工具的智能搜索功能就派上用场了。它们能够快速从海量资料中找到我需要的内容，节省了我大量的搜索时间。 语言处理 - 有时候，我需要处理一些非母语的文本，这时候AI集成工具的语言理解和翻译功能就显得特别有用。它们不仅能够帮我理解文本的意思，还能帮我准确地翻译成我需要的语言。 最后再说一个吧，就是语句的连贯性和符号有没有错误，我建议小编以后也用用，防止话题出现语句错误哈哈哈
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  • 回答了问题 2024-06-07

    图像生成技术飞速发展，我们距离个人化艺术创造的旅程还有多远？

    关于“通义万相”的体验和建议： 我觉得吧，它在理解文本和生成图像方面做得很棒，能够把文字中的情感和细节很好地转化为视觉作品。 但是，也发现一些问题，比如：我可能会建议增加更多的用户自定义选项，让我能够更细致地控制生成过程。或者，增加一些教程和示例，帮助新用户更快地上手。 另外，如果有时候生成的图像和我的想法有出入，我希望能有一个反馈机制，让我可以告诉它哪里做得好，哪里还需要改进。这样，它就能不断学习，更好地满足我的创作需求。 以上就是我的一些想法，不过总体来说很棒，尤其是降价之后的。
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  • 回答了问题 2024-06-07

    你的编程能力从什么时候开始突飞猛进的？

    初识编程 - 2010年，我在大学选修了一门编程课，那是我第一次接触编程，感觉像是发现了一片新天地，虽然有点难度，但也挺让人兴奋的。 小试牛刀 - 2012年，我开始尝试自己动手写一些小程序，比如一个简单的计算器或者个人博客。虽然过程中遇到了不少bug，但每次解决它们都让我感到特别有成就感。 职场磨砺 - 2014年，我毕业后加入了一家初创公司，开始参与到真实的项目开发中。起初，我经常需要加班到深夜，但也逐渐适应了快节奏的工作环境，并从中学到了很多。 突破瓶颈 - 2016年，我在解决一个特别棘手的技术问题时，突然灵光一现，不仅解决了问题，还优化了代码。那一刻，我感觉自己对编程的理解深入了许多，能力也有了质的飞跃。 持续成长 - 2018年，我开始阅读更多的技术书籍，参加各种技术分享会，不断吸收新知识。我发现自己对编程的理解越来越深刻，解决问题的能力也越来越强。 成为导师 - 2020年，我在团队中逐渐成为了技术骨干，并开始指导新人，分享自己的编程经验和心得。我意识到，编程不仅仅是写代码，更是一种解决问题的思维方式。 创新探索 - 2022年，我开始尝试一些新的技术领域，比如人工智能、区块链等。虽然这些新技术带来了不小的挑战，但我享受探索未知的过程，并相信自己能够不断进步。 现在2024年了，已经过去14年了，回头看，程序员也没那么吃香了，不过我进入的算早，总体还不错。如果说怎么变得强大，就是自己多读、多看、多实践吧。
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  • 回答了问题 2024-06-07

    阿里云主力模型直降97%，两百万Tokens进入一元时代，对AI行业有哪些影响？

    哈哈哈，我一直是GPT的会员，用过非常多的这类产品，谷歌的gemini,百度的、讯飞的、阿里的，还有个花了1块钱美团的，我觉得挺有意思，接下来咱们聊聊这个降价的事情。 想象一下，如果以前买一个高级玩具要花很多钱，现在突然便宜了，大家都能买得起，那大家是不是就会更愿意去尝试，去玩这个玩具呢？大模型降价也是这个道理。价格一降，原本那些觉得有点贵，望而却步的人，现在也能轻松尝试了。 这样一来，更多人可以开始用这些AI模型来做事情，比如做个小工具，或者解决一些实际问题。就像是给了大家一个机会，去探索和创造新的东西，这可能会带来很多新鲜有趣的应用。 对整个AI行业来说，这就像是给了一个加速器。因为更多人参与进来，就会有更多的想法和创新，整个行业也会因此变得更加活跃和有活力。就像是一个热闹的市场，大家都在展示自己的新玩意儿，互相学习，互相竞争。 说实话，国产的大模型还是有很长的路在走，GPU越来越高，模型定价越来越低，这能形成良性循环吗？等后续吧。
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