周周的奇妙编程_社区达人页

感觉2025 年 AI 产业应该会迎来结构性爆发，但是始终存在上限，无法突破到一个新的阶段或者说新的元年，所以说并不是全面的爆发。说到底目前AI最大的限制还是在于模型层，如果无法出现新的模型架构，就会一直存在上限。 根据DeepSeek的预测，医疗、制造、教育等标准化程度高的行业将率先突破：AI辅助诊断系统可覆盖80%常见病初诊，工业质检效率提升5倍以上，个性化学习方案将惠及全球2亿学生。自动驾驶L4级技术在城市物流和固定路线场景商业化，智能家居设备通过多模态交互实现“环境自适应”，比如空调能结合用户体表温湿度与情绪波动自动调节。 但受限于能源消耗、伦理争议和技术瓶颈，AGI（通用人工智能）仍难实现，AI的“爆发”更多表现为工具属性的进化，而非颠覆性变革。

体验 AI 剧本生成与动画创作，分享你的使用感受和建议 具体文章见：解决方案评测｜AI 剧本生成与动画创作 解决方案中实现原理及架构的介绍清晰易懂，部署文档的指引步骤准确，文档的表述逻辑安排合理，整体体验过程很顺畅。 建议1：单独增设重新生成按钮 生成插图的等待时间过长，可能受网络因素影响，超过了十分钟，且有时候容易莫名其妙失败，出现一个“红叉”，出现“红叉”后又没办法在这一步进行重新生成，必须要刷新后才能再次生成，浪费了不少时间。因此，建议在下面三个红框处各增加一个重新生成的按钮。假如遇到不满意的情况，也可以单独点击再次生成，不用从头开始了。 建议2：增加分帧数量和视频时长 其实我们可以看到，现在做这种文生短剧的一般都是小说短剧推文。这类内容通常需要大量的场景转换和角色互动，然而目前系统在处理这些需求时，对于分帧数量和视频时长存在一定的限制。这不仅限制了创作者的表达空间，也可能影响观众的观看体验。因此，建议考虑提升对分帧数量的支持以及放宽视频时长的限制，以便更好地适应小说推文等复杂内容的创作需求，当然，本质上这一部分能力其实是由 ComfyUI 的工作流能力决定的，但是确实也是包含在此次方案的优化范围内。 剧情简短，分帧场景不可控且数量少，但角色一致性确实很好 建议3：增加不同性别、年龄、语调以及语言的选择 既然上面谈到了小说短剧推文这个热门项目，这里自然而然也就联想到了配音方面了，之前其实是体验过阿里的语音合成CosyVoice大模型，不知道这里是不是采用的该模型生成，反正感觉声音呆滞，没有CosyVoice里面合成的那么抑扬顿挫。对于小说短剧推文而言，一个好的配音能够赋予角色生命，让观众更容易沉浸在剧情之中。然而，当前配音的选择相对单一，无法满足不同类型故事和角色的需求。因此，强烈建议增加更多样化的配音选项，包括但不限于不同性别、年龄、语调以及语言的选择，以便创作者可以根据具体的剧本需求来定制最合适的音效。 建议4：支持生成后逐帧编辑与节点级调整 当前生成的视频序列在完成整体输出后，若需调整某一帧的画面细节（如角色表情、场景元素）或修改特定节点参数（如光照强度、运镜速度），必须重新运行完整工作流，导致效率低下。建议在视频生成后提供逐帧编辑功能，允许用户单独调整特定帧或局部节点参数，并支持局部重新渲染。例如：画面修正：选中某一帧，手动调整角色动作或替换AI生成的背景元素，仅重渲染该帧而非全片。 附加建议5：多格式导出兼容性 当前输出格式仅支持MP4，缺乏专业制作所需的序列帧（如EXR）、透明通道（Alpha通道）选项。建议增加导出格式自定义功能。 总结 对于阿里云而言，可优先落地高优先级且技术难度适中的功能（如分帧数量提升、配音多样性），同时规划长期技术攻坚（如节点级动态调整），逐步构建“生成-编辑-协作”一体化的动画生产解决方案。 传统动画创作 VS AI动画创作，你更偏向哪一个 先说结论，融合为王！ 在动画工作室的咖啡角，老派画师笔尖摩挲纸面的沙沙声，与隔壁AI生成器的电流嗡鸣正奏响奇妙的二重奏。当我们为《千与千寻》中千寻颤抖的手指落泪时，可曾想这帧三周打磨的细微颤动，恰是算法难以复刻的人性密码——捷克动画大师兹德涅克·米勒雕刻木偶时追逐木纹即兴创作的模样，上海美影厂老匠人让毛笔蘸墨角度契合老庄韵律的执着，这些藏在时光皱褶里的艺术基因，构成了AI尚未攻克的最后堡垒。但科技带来的革新同样令人振奋：Netflix用智能渲染将《爱死机》的巴黎雨夜制作效率提升三倍，蜘蛛侠动画团队借生成式AI爆改出300种平行宇宙画风，Google的Monster Mash更让涂鸦秒变立体模型，这些'数字瑞士军刀'正把创作者从重复劳动中解放，让天马行空的想象得以轻盈落地。 不过这场技术狂欢也暗藏隐忧。日本动画协会的报告给业界泼了盆冷水——AI参与度超40%的作品观众留存骤降20%，就像速溶咖啡终究泡不出手冲的余韵。京都动画'未来实验室'给出的解法或许更值得借鉴——AI助手精准计算樱花飘落轨迹，人类画师则全神勾勒女主眼角将坠未坠的泪珠；皮克斯用AI模拟纽约街头百万人流，却坚持亲手点燃《心灵奇旅》主角'二十二'的灵魂火花。这或许正是宫崎骏坚持铅笔起稿却接受数字渲染的智慧：当VR手套邂逅苏州缂丝，当机器学习对话敦煌飞天，真正的动画魔法，永远诞生于人性温度与科技效率的相拥而舞。

有人说「学习AI是伪命题」，这和当年认为「计算器普及后不用学算数」的论调如出一辙——看似逻辑自洽，实则掉进了技术决定论的陷阱。AI确实能帮我们跳过乘法口诀表、绕过文献综述、甚至自动生成代码，但这不意味着学习的消亡，而是把人类从「存储器」的角色解放出来，升级为「策展人」和「指挥官」。 看看现实世界就知道真相多打脸：ChatGPT让文案工作者失业了吗？不，它淘汰的是只会套模板的「文字流水工」，同时催生了更值钱的「提示词工程师」。就像Photoshop没消灭设计师，反而让视觉表达的门槛与天花板同步抬升。AI本质上是个「认知杠杆」，它确实能帮我们跳过机械学习，但前提是你得先知道该撬动哪块石头。医生用AI看片诊断，也得先看懂解剖图谱；程序员靠Copilot写代码，总得理解算法逻辑——否则连AI生成的方案都判断不了对错，这哪是「不用学习」，分明是要学得更深、更活。 更吊诡的是，AI正在创造全新的学习维度。当机器学习能预测蛋白质结构、分析量子纠缠，人类科学家反而需要更扎实的物理直觉来设计实验；当AI绘画工具遍地开花，真正的艺术家都在恶补认知心理学，研究如何用算法激发观众的多巴胺。这不是「学习的终结」，而是把学习从「知识搬运」转向「思维体操」。那些嚷嚷着「AI让人无需学习」的人，可能还没意识到：未来文盲的标准，或许就是「无法有效指挥AI」。 当然，这场变革藏着暗礁。当教育系统还在强迫学生背诵能被GPT秒答的知识点，当职场考核标准仍停留在重复性劳动层面，AI确实可能制造「功能性文盲」。但这不是技术本身的错，而是社会进化速度没跟上算力增长的必然阵痛。看看00后「数码原住民」怎么做的——他们天然会把AI当作「外接大脑」，用Midjourney试错艺术风格，拿Notion AI梳理知识图谱，这不是「放弃学习」，而是发明了更高效的知识生产方式。 所以问题的关键，在于我们究竟把「学习」定义为什么。如果认为学习就是往脑子里塞知识点，那AI确实是「学习杀手」；但如果把学习视为「构建认知框架、训练思维模型、创造新范式」的过程，AI就是有史以来最强的学习加速器。就像望远镜没有让天文学家失业，反而带人类看到了更浩瀚的星空——真正可怕的从来不是工具替代了人力，而是人类自己放弃了思考的主动权。当AI承包了「知识搬运」，我们终于有机会去做更重要的事：成为真正意义上的「智慧生物」。

部署体验和建议 对比以上四种方式的利弊，下面形成一图流方便大家查看： 根据我的个人使用习惯来看，一直在用的就是基于百炼 API 调用满血版，大家也可以看到token已经用了差不多20万了，目前觉得这是最为方便的方式，弊端几乎没有！ 基于人工智能平台 PAI 部署确实也是很方便，但是不同的加速部署方式导致接口的调用方式也不一样，需要对接口文档进行一定程度的学习，不如方法一那么即开即用，但也算是比较好用了，起码还有很多参数的模型可以供我们自行选择，不过671B满血售罄了，也相当于只能用小参数模型。。。 基于函数计算FC一键部署比较值得吐槽，这个部署方式我很喜欢用，也比较方便快捷，但缺点是解决方案提供的模版只能部署7B的模型，如果想要部署671B的满血模型需要自行编写模版才可以。除此，解决方案中模版的实例资源太小了，导致我在Cline调用时回复速度特别慢，对话时也容易出现Too Many Requests。部署方式很好，解决方案需要优化！ 基于GPU云服务器的部署是一种经典的方案，对于长期使用来说，它提供了卓越的稳定性和性能，是理想的选择。然而，这种方案是否最适合，主要取决于具体的应用需求和场景。就我个人当前的需求而言，我并不会特别推荐这种方案，因为可能有更符合成本效益或其他特定需求的替代方案。但是，如果未来遇到需要稳定高性能计算资源的情况，基于GPU云服务器的部署无疑会成为我的首选。不仅因为它能提供强大的计算能力，还因为它能够确保服务的稳定性和可扩展性，满足复杂项目的要求。 你认为 DeepSeek 会成为2025年开发者必备的神器吗？ 2025年的AI开发赛道，已经卷到连空气里都飘着代码味儿的程度，而DeepSeek能杀出重围被奉为「神器」，靠的绝不是花哨的PPT和融资故事会。它的核心竞争力，说穿了就是「把脏活累活干到极致」。今天开发者面临的痛点早就不是「能不能造出AI」，而是「怎么用最小的时间成本让模型从实验室爬进现实」。想想看，数据清洗像在沼泽里拔腿、模型调参堪比玄学抽卡、部署上线还要和运维斗智斗勇——这时候DeepSeek直接甩出一键预处理、自动化超参优化、云端无缝部署三连招，简直是把开发者的眼泪转化成生产力的永动机。 更狠的是它的「API超市」策略。现在的开发者谁还乐意从零造轮子？DeepSeek把NLP、CV、多模态这些技术模块拆成乐高积木，连数据标注都能用AI反哺AI，甚至让产品经理都能靠拖拉拽搭出个Demo。这种「技术平权」直接把中小团队的创新成本砍到脚踝价，大厂也可能为省下养半个算法团队的费用偷偷真香。不过别误会，DeepSeek可不是慈善家——它吃准的是生态红利，开发者用得越爽，平台沉淀的行业解决方案越多，最终滚雪球式形成技术护城河。 但要说它能稳坐神坛，还得过三道生死关：第一，开放和垄断的钢丝绳。当开发者习惯了「DeepSeink全家桶」，会不会被绑架成数字佃农？第二，垂直场景的深水区。通用型工具在医疗、金融这些强监管领域可能遭遇「样样通样样松」的尴尬。第三，AI伦理的达摩克利斯剑。当低代码开发让AI应用泛滥，DeepSeek如何平衡便利性和安全性？这些问题不解决，再锋利的瑞士军刀也可能割伤自己的未来。 说到底，DeepSeek在2025年的爆发不是偶然，而是精准踩中了技术民主化和商业效率化的双重浪潮。它未必能一统江湖，但绝对是每个开发者在赛博丛林求生时，值得塞进背包的那把多功能刀——毕竟，当代码世界的熵增越来越快，能帮你省下时间摸鱼的工具，谁不爱呢？

在职场摸爬滚打了四五年的社畜，这几年我才逐渐悟出：职场幸福感就像工位抽屉里的零食，得自己偷偷囤积。分享几个让我从'上班如上坟'变成'摸鱼也快乐'的土法子。 第一招是'工位玄学改造学'。在显示器旁放棵生机勃勃的绿萝，文件夹换成莫兰迪色系，保温杯垫买会发光的那种。这些看似做作的小物件，其实是给大脑安装的'下班倒计时插件'。上周我的多肉开花时，整个项目组都挤过来围观，硬是把需求评审会开成了园艺交流趴。 第二式叫'摸鱼的仪式感'。每天下午三点雷打不动去茶水间剥个橙子，强迫自己离开工位十分钟。这招灵感来自《肖申克的救赎》——当柑橘香气在楼道飘散时，你会感觉自己不是被KPI禁锢的囚徒，而是放风的典狱长。上周财务总监闻到香味过来蹭橘子，意外化解了三个月的报销恩怨。 最绝的是'反内耗结界搭建术'。我的华为手表永远比标准时间快7分钟，电脑桌面贴着手写便利贴：'这个需求三年后还重要吗？'最近还开发了'电梯冥想大法'——每次进电梯就盯着楼层数字深呼吸，把同事问'方案写完了吗'变成丹田运气练习。 这些“歪门邪道”背后藏着一个真相：对抗职场倦怠的武器，往往藏在那些'不务正业'的缝隙里。就像我工位上的火山杯总泡着枸杞配可乐，苦与甜的交界处，才是打工人真正的赛博防沉迷系统。毕竟，能把周报写出《故事会》风格的人，永远不会被AI取代啊。

作为一个常年混迹代码堆的老程序员，我发现AI写代码就像做题家写高考作文──用力过猛却缺乏灵魂。有几次我翻看同事的代码，刚扫两行就忍不住笑出声：'这绝对是ChatGPT写的！' 第一眼识别AI代码的关键是'强迫症式注释'。AI总爱在每行代码后面加五号字解释'此处初始化变量''下面进入循环'，仿佛生怕人类看不懂幼儿园级别的逻辑。上次看到有个函数足足写了三行注释解释'return result'的含义，活脱脱代码版《五年高考三年模拟》的参考答案。 另一个典型特征是'代码八股文'。AI生成的try-catch结构永远严丝合缝得像是从教科书复印的，哪怕处理的异常概率比中彩票还低。就像我上个月看到的登录接口，明明只需要基础验证，AI硬是套了四层防御性编程，把简单逻辑包装得像俄罗斯套娃。 不过话说回来，当凌晨三点调试代码时，谁又忍心拒绝这位不知疲倦的'实习生'呢？只是别忘了，真正优雅的代码终究需要人类注入那点不完美的灵气。毕竟，我们写bug时的灵光乍现，才是AI永远学不会的浪漫啊，哈哈哈

一图流可以看如下： 参考链接： 什么是无影云电脑个人版 无影云电脑个人版 购买相关常见问题 索引

在冻品行业中，可以结合多种技术和方法来提升业务效率、优化用户体验以及增强市场竞争力。以下是一些具体的建议： 电商平台建设：利用阿里云OpenSearch等工具构建商品搜索功能，实现高效的商品检索与展示。这不仅能够帮助消费者快速找到所需产品，还能通过智能推荐系统增加销售额。 数据驱动的决策支持：采用大数据分析技术对销售数据进行深入挖掘，了解消费者偏好变化趋势，从而调整库存管理策略或营销活动方向。例如，根据季节性需求预测未来几个月内哪些冷冻食品更受欢迎，并据此提前准备充足货源。 冷链物流优化：鉴于冷冻食品对温度控制有严格要求，在物流配送环节引入物联网(IoT)设备监控运输过程中的温湿度情况，确保产品质量不受影响。同时，通过算法模型优化路线规划，减少运输成本并提高送达速度。 个性化推荐服务：基于用户行为数据分析（如浏览记录、购买历史等），为每位顾客提供个性化的商品推荐。这种做法有助于提高转化率，同时也增强了用户的购物体验。 供应链管理：加强与供应商之间的合作，建立稳定可靠的供应链体系。利用先进的供应链管理系统跟踪从原材料采购到成品出库的每一个环节，保证生产流程顺畅无阻。 食品安全追溯体系：实施全程可追溯机制，让消费者能够轻松查询所购产品的来源信息及加工过程，增强品牌信任度。此外，一旦发生食品安全事件，也能迅速定位问题源头，采取有效措施加以解决。 线上线下融合(O2O)：除了线上商城外，还可以开设线下体验店或者与现有零售渠道合作，形成互补优势。比如设置自助提货点，方便顾客在线下单后就近取货；或是举办各类促销活动吸引人流进店消费。 参考链接： 电商行业

云服务器ECS确实支持IPv6地址。 支持情况 专有网络VPC类型：仅专有网络VPC类型的ECS实例支持IPv6地址。 实例规格：支持IPv6的实例规格请参见实例规格族。 配置步骤 开通IPv6公网带宽 如果需要通过IPv6地址访问公网或被公网访问，必须在IGW网关页面开通IPv6公网带宽。具体操作步骤如下： 登录阿里云控制台，导航到ECS管理页面，选择需要配置IPv6的实例，在实例详情页中，找到网络配置部分，点击“开通IPv6公网带宽”。 配置IPv6地址 Linux实例 打开网卡配置文件 /etc/network/interfaces，添加以下内容： iface eth0 inet6 dhcp 其中，eth0 需要替换为实际的网卡接口名称。 FreeBSD实例 执行 vi /etc/rc.conf 命令，打开网卡配置文件，添加以下内容： ipv6_enable='YES' ipv6_ifconfig_vtnet0=' ' 其中，vtnet0 需要替换为实际的网卡接口名称。 继续在文件中修改以下信息： ip6addrctl_enable='YES' ipv6_activate_all_interfaces='YES' ipv6_network_interfaces='auto' Anolis OS 7.9/8.4、CentOS Stream、Fedora实例 确认网卡配置文件 /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 是否包含 IPV6INIT=yes 和 DHCPV6C=yes 两项内容。如果未包含，需手动添加。 Windows实例 远程连接Windows实例，打开命令行工具，执行 ipconfig 命令，检查实例是否已开启IPv6服务，如果未返回 inet6 相关内容，表示实例未开启IPv6服务。请按以下步骤开启： 选择 控制面板 > 网络和共享中心 > 网络连接，单击当前网络连接名，打开状态界面，再单击 属性，选中 Internet 协议版本 6 （TCP/IPv6），单击 确定 保存设置。 注意事项 每台ECS实例最多只能配置一个IPv6地址。 IPv6地址支持VPC内网通信，如果需要通过IPv6地址访问公网或被公网访问，必须开通IPv6公网带宽。 指定的交换机必须支持IPv6，否则会遇到错误。 参考链接： 在售的实例规格族 云服务器ECS是否支持IPv6地址 为ECS实例实现IPv6通信 ECS是否可以同时支持IPV6和IPV4 为弹性网卡分配一个或多个IPv6地址

这确实是一个需要综合考虑的问题，一方面，当前的大模型数据处理准确率无法达到100%，完全交给大模型不太放心，另一方面，如果说数据量太大的情况下，人工也不可能快速完成，所以，我觉得需要寻找一个平衡点，或者说一种兼顾的方式。 例如，在大规模数据处理中引入大模型的初步筛选和分析，随后由人工进行关键决策或复杂情境下的精细化处理。 在初筛阶段的话，大模型能够快速处理海量的数据，识别出潜在的重要信息或异常情况，并将这些初步结果整理成结构化的格式供后续处理。 接下来，在面对需要深度理解和灵活应对的任务时，仍然需要人类的专业知识和判断力。因此，在完成初步筛选后，必须有人工介入来进行最终确认或进一步分析。 所以个人认为，这种方式才可能是目前最为合理的机制。 而为了更好地实现人机协作，企业还可以考虑建立一套完善的反馈机制。即让参与后期审核的人工专家将遇到的问题、改进建议等反馈给开发团队，以便不断优化大模型的表现。通过这种方式，不仅可以逐步提升系统的准确性，还能促进跨部门之间的沟通与合作，形成良性循环。

先说结论，肯定可以为春节活动增添新意! 临近新年，各位开发者们想放假的心是不是已经蠢蠢欲动？且慢~ 阿里云AI解决方案开展的春节主题创作活动为这个节日增添了一抹别样的色彩。使用函数计算结合百炼平台创作新年故事剧本、创作AI绘本讲述春节知识；参与与智能体春节互动、拜年红包、蛇年中国画等创作，定格春节美好瞬间！这些活动不仅让技术爱好者们在新的一年伊始便能大展身手，还通过创意和科技的力量为传统佳节注入了新鲜血液。 AI年味，创意新年 其中，我参加了利用阿里云提供的工具创作了一个关于“家庭团聚”的新年故事剧本。在这个过程中，我发现AI不仅仅是代码和算法的组合，它更像是一位富有创造力的伙伴，能够帮助我们突破常规思维，探索未曾想象过的表达方式。例如，在编写剧本时，我借助AI生成的情节建议和对话优化功能，使得故事更加生动有趣，充满了温馨感人的细节。同时，我还尝试了AI绘本创作，以一种全新的视角向孩子们介绍了春节的传统习俗，如贴春联、放鞭炮、吃年夜饭等。AI自动生成的插图既保留了传统文化元素，又融入了现代艺术风格，令人耳目一新。 说到AI能否为春节活动增添新意，答案无疑是肯定的。AI可以极大地丰富内容创作的形式和手段,在过去，传统的春节活动往往依赖于手工制作或现场表演，而AI技术则提供了无限的可能性。无论是生成个性化的电子贺卡还是定制专属的祝福视频，AI都能根据用户的需求快速响应并提供高质量的作品。除了这个之外，AI有助于提升互动性和娱乐性。比如可以通过智能体实现的春节互动游戏可以让远在他乡的人们也能感受到浓浓的节日氛围；而自动化的拜年红包系统不仅方便快捷，还能附带独特的语音或文字留言，传递真挚的情感。 通过参与这样的活动，我们不仅收获了新春好礼，更重要的是体验到了科技赋予生活的无限可能。

首先，我认为大学的课程计算机科学基础理论是每一位开发者必须牢固掌握的核心领域之一。主要包括数据结构与算法分析、操作系统原理、计算机网络以及数据库管理系统等基础知识。这些理论不仅构成了现代软件开发的基石，而且有助于开发者理解程序运行的本质，从而编写出更高效、稳定的代码。例如，在处理大规模数据时，良好的算法设计可以显著提高系统的性能；而在分布式系统中，深入理解网络协议则能帮助我们优化通信效率并确保数据传输的安全性。 其次，编程语言及其实现机制也是不可或缺的知识点。虽然市场上存在多种多样的编程语言，但从长远来看，学习几种主流且广泛应用的语言（如Python、Java、JavaScript）及其背后的实现原理是非常必要的。不同语言各有特点，适用于不同的应用场景，而了解它们的工作方式可以帮助开发者选择最适合项目需求的技术栈。更重要的是，通过研究编译器或解释器的工作流程，我们可以更好地理解程序执行的过程，进而写出更加优化的代码。 再者，软件工程方法论同样不可忽视。随着软件项目的规模日益庞大，如何有效地组织团队协作、管理版本控制、进行持续集成与部署成为了一个重要课题。敏捷开发、DevOps等现代软件工程理念为解决这些问题提供了有效的指导方针。掌握这些方法不仅可以提升个人工作效率，还能促进整个团队的合作流畅度，确保项目按时高质量完成。此外，熟悉常见的开发工具链（如Git、Docker、Jenkins）也是必不可少的技能，它们能够简化日常任务，减少人为错误的发生。 另外，安全意识和技术在当前环境下显得尤为重要。网络安全威胁无处不在，从Web应用漏洞到内部数据泄露，任何一个环节的疏忽都可能导致严重的后果。因此，开发者需要具备基本的信息安全知识，如加密技术、

现在企业每天都会接触到大量的用户数据，以经济目标为导向，快速定位到目标人群进行个性化营销是一种很直接的且有针对性的赚钱方式，所以如果我是企业我也会形成这样的策略。 而放眼这个市场上，阿里云机器学习平台PAI提供了一套完整的解决方案，利用其强大的算法能力，通过对用户数据的深度计算和预测，辅助企业在多个运营场景中做出更加精准的人群营销决策。在用户召回方面，PAI可以通过分析历史交互记录、浏览行为等多维度数据，构建起详细的用户画像，进而识别那些曾经表现出兴趣但后来流失的潜在客户。基于这些画像，企业可以制定有针对性的召回策略，通过个性化的优惠活动或内容推送重新吸引用户的注意力。 对于流失预测而言，PAI的智能模型能够提前预警哪些用户有可能在未来一段时间内不再活跃，使企业有机会采取预防措施，如发送关怀消息、提供特别折扣等方式挽留即将流失的客户。这种前瞻性的干预不仅有助于保持现有客户的忠诚度，还能显著降低客户流失率，从而提高整体业务稳定性。 在寻找高价值用户时，PAI同样发挥了重要作用。它可以帮助企业筛选出具有较高消费潜力的优质顾客群体，例如经常复购、单次消费金额较大或者推荐新客户的忠实粉丝们。针对这类用户，企业可以设计专属的服务体验或会员计划，增强他们对公司品牌的认同感与归属感。此外，借助PAI提供的洞察，还可以优化资源分配，确保将最优质的促销资源投入到最有回报的地方，最大化投资回报率（ROI）。 最后，当确定了目标人群后，PAI支持通过短信等多种渠道完成营销触达的全链路操作。这种方式不仅快速直接，而且成本低廉，便于大规模推广。同时，由于短信内容可以根据每个用户的特征定制化生成，因此能有效提升信息的相关性和吸引力，促使更多人参与互动并最终转化为实际购买行为。

1）对照自己的体检结果截图分析不同体检项的情况 阿里云安全中心的“云产品风险配置”部分显示了当前云产品的风险配置状态。具体来说，在账号安全部分，有4/6项未通过检查，表明在账号安全方面存在一些潜在的风险或配置不当的地方。其他部分如云资源安全、网络安全、数据安全和备份恢复均显示为0/3、0/15、0/3、0/5项未通过检查，意味着这些方面目前没有发现风险配置问题。 具体来说，在账号安全部分，有4/6项未通过检查，表明在账号安全方面存在一些潜在的风险或配置不当的地方。其他部分如云资源安全、网络安全、数据安全和备份恢复均显示为0/3、0/15、0/3、0/5项未通过检查，意味着这些方面目前没有发现风险配置问题。 此外，还列出了具体的检测规则名称、规则分类、状态、风险等级和操作选项。例如，“开启操作审计全量日志跟踪”、“RAM用户密码策略符合要求”、“阿里云账号开启MFA”等规则均显示为“未通过(1)”且风险等级为“高风险”。这表明在这些具体的配置项上，存在需要立即处理的安全风险。 2）具体说说不同的检测项是否对自己有帮助 帮助肯定是有的。因为不同检测项的侧重点不一样，每个检测项都旨在解决特定的安全问题或优化某些方面的安全配置，从而为用户提供更全面的保护。例如，“开启操作审计全量日志跟踪”有助于用户追踪所有操作记录，这对于事后审查和合规性非常重要；“RAM用户密码策略符合要求”确保了用户账号的强密码政策，降低了因弱密码导致的安全风险；而“阿里云账号开启MFA（多因素认证）”则增加了额外的安全层，防止即使密码泄露也能保护账户不被未授权访问。 对于我个人而言，根据自身的业务需求、安全政策以及合规要求，这些检测项都是比较重要且需要考虑进去的，所以啊，利用好云产品风险配置项中的建议和指引确实是可以有效提升云环境的安全性和稳定性。 3）针对安全体检还有哪些需要的功能或者建议 第一，对于这种产品风险的能不能直接提供一个快捷跳转按钮，能够直接跳转过去解决对应的问题。 第二，针对于账号问题的监测能不能自定义检测项或者忽略一些检测规则，能够自行把一些规则置空。

因为我本身比较熟悉QuickBI，所以这次就挑这块来回答吧 （1）【必答】白皮书中提到的Quick BI有哪些独特的功能或技术优势？您认为哪些功能可以帮助企业提升数据分析和决策效率？ 最能直观感受到技术优势的自然是Quick BI的可视化能力，它内置了丰富的图表类型和模板库，从常见的柱状图、折线图到更复杂的桑基图和地理信息图等，应有尽有。这种多样性使得数据展示不再单调，能够更好地适应不同场景下的需求，帮助企业更清晰地理解市场动态、客户行为以及内部运营状况。特别是自定义仪表板的功能，允许用户将多个相关指标整合在一起，形成综合性的业务视图，高层管理者可以一目了然地获取关键绩效指标（KPI）的信息，从而更快地做出决策。 第二个比较重要的功能我觉得就是Quick BI还非常重视安全性和合规性，有提供严格的数据访问控制机制，确保敏感信息不会泄露给未经授权的人员。通过角色权限设置、加密传输协议以及审计跟踪等功能，企业既能享受高效便捷的数据分析服务，又能放心保护自身的核心资产，这对金融、医疗等行业尤为重要。 （2）【必答】如果您有机会为Quick BI的产品团队提供建议，您建议产品补足哪方面短板或增强哪方面优势？ 跟我工作相关的话，我第一个建议还是更多的关注安全性，比如对比某软报表，每年都出一堆漏洞，所以一定得把好安全关。 第二个是智能问数这一块，感觉有的时候还是不够智能，理解不了稍微复杂一点的要求。 （3）【选答】如果您之前使用过其他数据分析产品，Quick BI与它们相比有哪些明显的不同？这些差异对您的选择有何影响？ 说句实话，Quick BI的用户界面就设计的非常清爽，这个是我很喜欢的。

问题：如何在阿里云ECS服务器上进行数据备份？ 概述 在阿里云ECS服务器上，使用快照或OSS存储包进行备份是一种高效且可靠的方法，可以帮助您保护数据免受意外损失、误操作或恶意攻击。快照可以为您的云盘创建特定时间点的数据副本，而OSS则提供了长期存储这些快照的能力，确保数据的安全性和可恢复性。 服务与工具 阿里云ECS快照服务和对象存储OSS。ECS快照服务允许您轻松创建云盘的备份，而OSS则提供了安全、持久的数据存储解决方案。 操作步骤 登录ECS管理控制台 访问阿里云官网，登录您的账户，进入ECS管理控制台。 选择目标云盘 在左侧导航栏中，选择“存储与快照”>“快照”，然后选择目标资源所在的资源组和地域。 在“云盘快照”页签下，找到您想要备份的云盘。 创建快照 单击“创建云盘快照”。在弹出的对话框中，设置快照参数，包括选择云盘、设置快照名称、保留时间和高级配置等。 注意：创建快照期间，避免对ECS实例进行任何状态更改（如停止或重启），以免影响快照创建的成功率1。 确认创建 完成参数设置后，单击“确认”开始创建快照。快照创建完成后，默认存储在OSS中，实现数据的长期安全保存和灵活恢复。 注意事项 性能影响：创建快照期间，云盘的I/O性能可能会暂时下降约10%，建议避开业务高峰期进行快照创建。 费用：快照创建后，系统将根据快照容量大小按每个地域单独结算费用。建议定期审查并删除不再需要的快照，以避免不必要的费用。 数据一致性：当云盘用于创建动态扩展卷或RAID阵列时，建议使用快照一致性组并开启应用一致性快照，以确保数据的一致性。 参考文章：创建快照备份云盘数据 注意事项 快照概述 应用场景 快照FAQ 使用快照创建云盘 操作步骤 快照原理

概述 在阿里云ECS服务器上，使用快照或OSS存储包进行备份是一种高效且可靠的方法，可以帮助您保护数据免受意外损失、误操作或恶意攻击。快照可以为您的云盘创建特定时间点的数据副本，而OSS则提供了长期存储这些快照的能力，确保数据的安全性和可恢复性。 服务与工具 阿里云ECS快照服务和对象存储OSS。ECS快照服务允许您轻松创建云盘的备份，而OSS则提供了安全、持久的数据存储解决方案。 操作步骤 登录ECS管理控制台 访问阿里云官网，登录您的账户，进入ECS管理控制台。 选择目标云盘 在左侧导航栏中，选择“存储与快照”>“快照”，然后选择目标资源所在的资源组和地域。 在“云盘快照”页签下，找到您想要备份的云盘。 创建快照 单击“创建云盘快照”。在弹出的对话框中，设置快照参数，包括选择云盘、设置快照名称、保留时间和高级配置等。 注意：创建快照期间，避免对ECS实例进行任何状态更改（如停止或重启），以免影响快照创建的成功率。 确认创建 完成参数设置后，单击“确认”开始创建快照。快照创建完成后，默认存储在OSS中，实现数据的长期安全保存和灵活恢复。 注意事项 性能影响：创建快照期间，云盘的I/O性能可能会暂时下降约10%，建议避开业务高峰期进行快照创建。 费用：快照创建后，系统将根据快照容量大小按每个地域单独结算费用。建议定期审查并删除不再需要的快照，以避免不必要的费用。 数据一致性：当云盘用于创建动态扩展卷或RAID阵列时，建议使用快照一致性组并开启应用一致性快照，以确保数据的一致性。 参考文章：创建快照备份云盘数据 注意事项 快照概述 应用场景 快照FAQ 使用快照创建云盘 操作步骤 快照原理

多模态音视频交互技术确实带来了极大的便利。 举个简单的例子，在寒冷的冬天早晨，你无需离开温暖的被窝，只需对房间里的智能音箱说一声“打开暖气并调至25度”，系统便会立刻执行命令；或者当你准备出门时，询问AI助手“今天的天气怎么样？”就能获得最新的气象预报，甚至还能根据天气情况建议是否需要携带雨具。这种即时性和互动性极大地简化了日常生活的许多琐事，让人们可以更专注于更重要的事务。 多模态音视频交互不仅仅局限于简单的语音指令处理，它还结合了视觉元素，如面部识别、手势控制等，进一步丰富了人机交流的方式。这意味着用户可以通过更加自然的动作来与设备互动，比如用手势调整电视音量或切换频道，而不再依赖于遥控器。此外，对于老年人或行动不便的人来说，这项技术提供的无障碍访问特性尤为重要，因为它降低了使用门槛，提高了独立生活的能力。 而随着技术的不断成熟和完善，我们几乎可以预见一个多模态音视频交互无处不在的世界。家庭中每一个角落都可能成为智能交互的一部分：冰箱会告诉你食材何时过期，并推荐食谱；镜子可以在你化妆时播放新闻或音乐；汽车则能理解你的意图，自动规划最优行驶路线等等。。。 所以，它不仅仅是科技的进步，更是生活方式的一次革新

先说结论，目前来看AI家教局限性还是很大，还需要很长的时间去完善，但是这段差距确实是可以逐步缩短的。 当前的智能学习机已经展示了AI在个性化学习方面的潜力。它们利用自然语言处理（NLP）技术和机器学习算法分析学生的学习习惯、进度以及弱点，从而为每个学生制定出独一无二的学习路径。此外，许多智能学习机还集成了语音识别功能，使得人机交互变得更加直观和友好，模拟了传统课堂教学中的对话场景。 但是，距离实现真正的“AI家教”仍然存在很大难度。 首先，理解并响应人类情感是迈向“AI家教”的关键一步。现有的智能学习机大多缺乏对情绪的理解能力，无法感知到学生是否感到沮丧、焦虑或者兴奋。一个理想的“AI家教”应该具备高度的情感智能，可以识别学生的情绪变化，并据此调整教学策略，例如当发现学生注意力不集中时，适时地提出激励的话语或改变讲解方式来重新吸引他们的兴趣。这种深层次的情感交流要求AI系统不仅要能听懂话语的意思，还要能够捕捉语气、表情等非言语信号，而这对于目前的技术来说是一个不小的难题。 其次，知识传授与实际应用之间的桥梁尚未完全搭建起来。“AI家教”不仅要教会学生书本上的理论知识，更重要的是引导他们将所学应用于解决现实问题。这意味着AI需要拥有广泛的知识库并且能够灵活运用这些信息进行推理和判断。虽然现代AI已经在特定领域内展现出强大的推理能力，但要达到全面理解和跨学科综合运用的程度还需要更多的时间和技术突破。同时，为了让孩子们更好地适应未来社会的需求，“AI家教”还需培养其批判性思维、创造力和社会责任感等软技能，而这些都是现有技术难以直接提供的。 最后最关键的一点是，如何能够确保AI生成的真实性和有效性呢？万一碰到像大模型投毒之类的安全问题，毁掉的就是一代人了。

基于阿里云文档智能和RAG快速构建企业'第二大脑' 引言 在数字化转型的大背景下，企业面对着前所未有的数据洪流，其中文档资料占据了相当大的比重。然而，传统的文档管理方式往往存在诸多不足之处：手动分类耗时耗力，查找信息效率低下，难以跨文档进行关联分析等问题日益凸显。随着业务的快速发展，企业迫切需要一种高效的手段来管理这些文档，并从中提炼出有价值的信息。正是在这种背景下，文档智能与检索增强生成（RAG）技术应运而生。 文档智能（Document Mind）作为一种先进的文档处理技术，能够自动解析并结构化各种类型的文档内容，而RAG则通过结合文档智能解析的结果，利用检索增强的方式，在回答问题时提供更加精准、上下文相关的答案。这两者的结合，不仅极大地提升了文档管理的效率，还为企业构建了一个智能的知识库，使得信息检索和利用变得更加便捷和智能化。 本文将探讨如何借助阿里云提供的文档智能和RAG解决方案，快速构建起企业专属的“第二大脑”，从而在激烈的市场竞争中抢占优势。 方案地址如下： 文档智能&RAG，让你的AI大模型开启“外挂”之旅 阿里云文档智能 文档智能（Document Mind），基于阿里巴巴达摩院多年技术积累打造的多模态文档识别与理解引擎，为用户提供通用文档智能和文档自学习能力，可满足各种场景下的智能文档处理需求，为大模型数据训练、RAG、知识库问答提供高精度的文档解析能力。 该平台深度融合文字识别、自然语言处理、图像处理、电子文档解析、文档预训练模型等多项技术，对非结构化和半结构化文档进行智能自动化处理，输出处理后的结构化数据，从而简化业务操作流程、提升文档处理效率，帮助企业更准确地进行大模型应用的场景建设。主要能力包括： 结构化解析文档，提取文档中的层级树、版面、表格和字段等元素。 进行文档格式转换，如PDF转Word或Excel、图片转Word或Excel等。 借助自学习工具，自行定义所需抽取的文档信息并训练文档处理模型。 在上述产品地址界面中，我们可以进行在线体验： 此处我以某博士论文为例，采用文档解析（大模型版）来进行解析提取测试： 可以看到，几乎不到10秒钟便完成了对一篇12页论文的解构，速度可谓是极快了。 而后大家也可以尝试其他的诸如PDF转Word、图片转Word、PDF转Excel等，当转换完成后，我们可以进入到控制台面板中： 上面四个功能主要偏向于管理和服务，包括总览、监控统计、服务管理和开通以及能力广场，在此不多赘述。 而下面的通用文档智能处，则是文档智能的实际使用位置（刚才界面是在线体验，此处是实际功能）： 点击下方的上传文档按钮，上传对应格式且符合要求的文件，即可进行在线解析或者格式转换： 不过有时候，使用者的选择困难症又犯了，这些功能能力有重合，哪一个更加合适呢？ 别担心，这里周周先整理一个功能详情说明，介绍一下每个能力的特点： 通过上面我们可以发现，有点模糊不清的实际上是前三个：文档解析大模型版、电子文档解析、文档智能解析，具体见下表： 所以： 如果您需要处理多种文件格式，尤其是图像文件和扫描PDF，并且需要详细的版面信息和高质量的解析结果，推荐使用“文档解析(大模型版)”。 如果您主要处理电子文档，并且需要快速处理大量文件，推荐使用“电子文档解析”。 如果您需要对文档进行深入分析，提取特定的信息，并且对解析结果的准确性有高要求，推荐使用“文档智能解析”。 除这一部分外，文档智能还有一个模块就是OCR文档自学习。 OCR文档自学习，是面向“无算法基础”的企业与个人开发者用户，通过全流程可视化操作，支持用户完成模板配置、数据处理&标注、模型构建&训练、部署发布等操作的一站式工具平台。该平台采用少样本训练、智能预标注，视觉-语义联合学习等前沿AI技术，支持客户低成本实现个性化场景的文档数字化和信息化业务。 该平台目前支持模板和模型两大类任务的自主训练。用户可以通过配置模板或少量标注数据，训练出更满足业务场景需求的AI智能模型。 模板： 自定义KV模板：配置一张模板图片，包括字段信息和规则，无需额外标注其他图片，也无需等待训练，即可完成固定版式票证的自定义字段抽取。 自定义表格模板：配置一张模板表格图片，包括字段信息和规则，无需额外标注其他图片，也无需等待训练，完成固定版式且有框线的单页表格自定义单元格抽取。 模型： 单据票证信息抽取：数据驱动，通过小样本数据标注、训练，实现对版式相对固定的单据、证件、凭证的关键字段进行信息抽取。 表格信息抽取：数据驱动，通过小样本数据标注、训练，实现对版式相对固定的表格、表单的关键字段进行信息抽取。 长文档信息抽取：数据驱动，通过小样本数据标注、训练，实现对多版式、非结构化的长文档关键信息进行抽取。 工具箱： 分类器管理：通过添加关键词、分类数据实现将不同的模板通过一个分类器关联，以实现同一接口接收多类型样本数据实现对应能力的分流与信息抽取。 字段类型管理：支持对字段类型配置，主要针对业务/行业通用属性的字段，用于字段纠错以提升识别准确率或作归一化处理。 下面我们进入到OCR文档自学习中，去详细看看OCR的基本能力 进入到控制台界面，点击应用列表➡开通服务➡创建应用： 此时可以看到免费额度为500，继续点击创建应用： 选择应用类型、应用名称、行业类型，点击确认： 点击开始创建模板： 可以看到如下界面，我们点击上传一张发票照片： 点击下一步，开始框选参照字段： 配置相关的识别字段： 点击模板测试，经测试后发布即可： 此时再点到在线使用，选择刚才创建的模板，上传最新的文件即可： 从上面可以看出，文档智能确实是一款功能强大、高效精准的文档处理工具，特别适合需要处理多种文件格式、进行深度文档分析和自定义模型训练的用户。无论是企业还是个人开发者，都可以通过文档智能提升文档处理的效率和质量，实现业务流程的智能化和自动化。 RAG RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索系统和生成模型的方法，用于增强自然语言处理任务中的信息检索和文本生成能力。在传统的文本生成模型中，如基于Transformer的模型（例如GPT系列或BERT），模型通常是端到端训练的，它从大量的文本数据中学习语言模式，并能够根据给定的上下文生成连贯的文本。然而，这些模型的一个局限性是它们的“知识”截止于训练数据的时间点，并且它们在推理过程中无法访问外部信息源。 RAG模型通过引入一个检索组件来解决这个问题，这个组件能够在生成文本时动态地查询外部的知识库或文档集合。具体来说，当给定一个输入查询或问题时，RAG模型首先使用检索组件从大型文档集合中找出最相关的几个文档片段。然后，这些文档片段与原始输入一起被送入生成模型，以生成最终的回答或输出。这种方法使得模型能够在生成回答时利用最新的、甚至是实时的信息，从而提高了生成内容的相关性和准确性。 RAG的工作流程大致可以分为三个主要步骤：检索、增强和生成。 检索（Retrieval）：当模型接收到一个查询（例如，一个问题）时，它首先使用检索组件查询一个预先建立的大型文档数据库，以找到与查询相关的信息。这一过程通常涉及到将查询文本转换为向量表示，然后在向量数据库中进行相似度搜索，以找到最相关的文档片段。 增强（Augmentation）：检索到的相关文档片段会被整合到生成模型的输入中，作为额外的上下文信息。这样做的目的是为了让生成模型在生成答案时能够参考这些额外的信息，从而提高生成内容的相关性和准确性。 生成（Generation）：最后，生成模型根据整合后的输入生成最终的回答或输出。这一阶段不仅依赖于模型自身的语言生成能力，也依赖于检索到的外部知识的支持。 RAG技术在多种自然语言处理任务中展现了其独特的优势，尤其是在需要广泛背景知识的任务中。常见的应用场景包括： 问答系统（QA Systems）：RAG可以用于构建强大的问答系统，能够回答用户提出的各种问题。它能够通过检索大规模文档集合来提供准确的答案，无需针对每个问题进行特定训练。 文档生成和自动摘要（Document Generation and Automatic Summarization）：RAG可用于自动生成文章段落、文档或自动摘要，基于检索的知识来填充文本，使得生成的内容更具信息价值。 智能助手和虚拟代理（Intelligent Assistants and Virtual Agents）：RAG可以用于构建智能助手或虚拟代理，结合聊天记录回答用户的问题、提供信息和执行任务，无需进行特定任务微调。 这里主要就是利用文档智能和检索增强生成（RAG）结合起来构建强大的LLM知识库，包括清洗文档内容、文档内容向量化、问答内容召回后通过特定的Prompt，提供给LLM足够的上下文信息，以此来满足对于企业级文档类型知识库的问答处理。 基于阿里云文档智能和RAG快速构建企业'第二大脑' 方案原理 通过文档智能（Document Mind）将文档解析为结构化数据，结合语义理解，提取出文档层级树、样式信息以及版面信息，下游将解析的结果数据处理成文档切片，生成切块（Chunk）数据。 架构与部署 用户首先将文档上传至系统，然后文档在云服务器ECS上进行解析，会调用文档智能模块，经过下载、预处理后，进行OCR文字识别、版面分析和表格结构识别等一系列操作，生成DocJson文件会直接进入到百炼平台成为知识库一部分，再经过文档切片和知识索引等，最终实现RAG（检索增强生成）。 一键部署 点击立即部署 选择立即部署 填写名称、选择可用区、ECS实例规格、设置实例密码以及模型应用的密码 进入到百炼平台中，点击个人头像，获取自己的API-Key 复制粘贴到此处，点击下一步 确认配置后，点击创建即可 创建完成后会显示如下： 点击输出，访问该IP： 点击上传文件 回到百炼平台中，可以看到正在解析导入的文件 导入成功后，我们回到刚才界面，点击问答服务，输入知识库名称即可在线问答： 总结 可能因为我个人比较熟悉百炼和阿里其他产品的缘故，完成的过程很顺畅，但是对于小白的话可能有几个位置不那么友好。 第一：哪里去找百炼的API-Key？因为创建时是必须根据key对接到百炼来进行RAG的，假如没使用过百炼或者对百炼不熟悉，就没有办法继续下去了。 第二：解析时的加载界面设计不友好。在解析时，如果点到文档问答后，再返回会发现解析的状态消失了，此时无法确定到底有没有完成，需要进入到百炼中去查看才可。 除去这些外，其他的体验还是不错的，对界面UI稍加设计就会是一个比较好的知识问答系统了 还有一种方式就是，先进入百炼平台中训练自己的企业模型， 之后再结合RAG调用自己训练好的企业模型，食用效果更佳！ 需求和期待 对于多模态RAG的应用场景和技术产品，我期待一个集成化、智能化且安全可靠的解决方案。理想的多模态RAG平台应具备跨模态信息整合的能力，不仅限于文本，还能处理图像、音频和视频等多种格式的数据，并从中提取出有价值的信息。这样的系统需要拥有精准的内容理解和语义匹配功能，不仅能识别关键字或短语，更能深入理解其背后的含义，从而正确地定位和抽取关键信息。同时，为了适应不同行业的独特需求，该平台应当支持高度定制化的服务，用户可以根据自身业务流程选择合适的预训练模型或利用自有数据进行微调训练。安全性也是不可忽视的一环，严格的加密措施和健全的数据访问控制机制确保敏感信息的安全。