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2022年04月

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  • 回答了问题 2025-01-03

    当面对多种不同格式的文档时，如何让AI系统更好地处理复杂文档？

    1、如您已使用百炼搭建RAG，请分享你的体验感受~ 本方案的体验使用一些反馈如下： 在上传文档时，总是报错上传失败，无法解析出来。重试了四次都是如此。 该文档为PDF格式，3.7M，53页。满足要求。 在百炼查看，其实都上传成功，并解析完成。 方案里描述可以解析包括企业日常办公中常见的Office文档（Word/Excel/PPT ）、PDF、Html、图片等在内的主流文件类型。但实践只支持PDF/Doc/Docx。是说图片在文档中可以处理，单独的图片无法解析是吗？ 在上传完文档解析时，没有解析进度，若文件比较大或者结构复杂，不太清楚能多久解析完成，只能干等待。 2、对多模态RAG的场景和技术产品有哪些需求和期待？ 比如金融领域对于市场数据的实时性和准确性要求较高。多模态RAG可以实时获取市场数据并生成金融分析报告，系统能够检索新闻、财务报告等文本信息，结合股票图表、财务指标等数据，生成个性化的市场预测与投资建议，为投资者提供有力的决策支持。 此外向量数据库在实现内容精准检索与推荐方面发挥着重要作用。未来，多模态RAG与向量数据库的结合将成为一种趋势，通过整合两者的优势，实现更高效的信息检索和利用能力，推动企业的数字化转型和智能化升级。
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  • 回答了问题 2025-01-03

    2024年接近尾声，你对即将到来的2025年有什么样的期待或愿望？

    2024年就这么快很多事情都没有完成，2025年自然多了些期许。 1、2024年查出来有重度脂肪肝，希望2025能够更加注重自己的健康，通过均衡饮食、规律运动和良好的睡眠习惯，为缓解自己的脂肪肝症状。 2、期望在新的一年里，能够得到更多的认可和机会，实现职业上的晋升和发展。这不仅意味着薪资的提升，更重要的是能够承担更多的责任，来实现自己的价值，应对35岁危机。 3、自己的个人爱好就是爬山，去年爬了玉珠峰，希望2025能成功登顶慕士塔格峰7546米。
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  • 回答了问题 2024-12-24

    一个专属的智能 AI 总结助手，能在多大程度上提升工作效率？

    体验使用函数计算和大模型服务平台百炼就可以快速构建一个AI 总结助手。 我希望专属的AI助手可以帮助来做下面的事情： 1、代码理解与分析：我的专属AI助手应能准确理解代码逻辑，分析代码结构，识别代码中的关键部分和潜在问题。基于代码分析结果，还能提出代码优化建议，如提高代码可读性、减少冗余、提升性能等。 2、工作成果总结：我的专属AI助手应能从我的工作记录、代码提交记录等数据中自动提取关键信息，基于提取的信息，能自动生成工作总结报告，包括工作成果、遇到的问题及解决方案、下一步工作计划等。 3、技能提升技术：我的专属AI助手应能分析当前技术趋势，为我提供学习新技术、新工具的建议。根据我的技术背景和兴趣，应能制定个性化的学习计划，包括学习资源推荐、学习计划安排等。 AI总结助手带来最大的就是效率提升。 传统的工作总结需要人工逐条整理，耗时且易出错。AI助手能够快速从大量数据中筛选出关键信息，自动生成工作总结，大大提高了信息梳理的效率。 同时可以根据公司和我的需求，自动生成工作总结报告。这些报告格式规范、内容丰富，既能满足企业内部管理需求，也能作为我展示的成果。自动生成报告功能降低了我很大的工作负担，提高了工作效率。
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  • 回答了问题 2024-12-23

    通义APP上新【局部风格化】新功能，万物皆可毛茸茸你体验了吗？

    用自己拍的照片来体验了，直呼这个功能简直wonderfulniubility。 再来个冰雕的，真是太好玩了。 体验感受：1、乐趣和惊喜。看着原本庄重或壮丽的地标建筑在风格化处理后变得生动有趣，仿佛它们也拥有了生命，能够以一种全新的方式与观众互动，这种体验是前所未有的。也打破了我们对这些地标建筑的固有印象，让我们意识到，即使是最熟悉的事物，在创意的加持下也能展现出截然不同的魅力。 2、分享传播性。无论是想要为社交媒体上的照片增添一抹亮色，还是想要为旅行回忆增添一份独特的纪念，根据自己的喜好和创意，自由地对照片中的特定对象进行风格化处理，从而打造出独一无二的作品。 3、照片协调性。比如使用冰雕时，如何确保风格化处理后的对象与照片整体氛围的和谐统一，能有更多的微调功能就好了，自己可以手动来把照片处理下让它看起来不能违和。 4、增加二次调整局部 现在这个局部化有时候会相同的元素，一半是毛绒绒，一半还是原图，希望可以增加二次局部创作，有更好的画面感。比如这个中国尊是毛绒绒了，但前面的房子没有毛绒绒。 总的来说，我对这个“局部风格化”的新功能充满了期待和喜爱。不仅能够为照片编辑带来更多的乐趣和创意，还能够让我们以全新的视角去感受和欣赏这个世界的美好。必须点10086个赞👍。
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  • 回答了问题 2024-12-19

    日常工作中，开发者应该如何避免“效率陷阱”？

    工作经常遇见效率陷阱的就是天天开会，每次沟通需求总是浮于表面，没有真正的下一步计划执行，等到下一次再开会，基本又把上一次的内容重复了一遍。看着天天很忙，实际上进度很慢。应对这种现象就是落实到人，每一个需求都有详细的执行计划，还需要该人按时更新进度，最好有个实时看板来记录展示。减少开会的频率，这样才能真正提高效率。
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  • 回答了问题 2024-12-18

    AI视频技术的发展是否会影响原创内容的价值？

    AI的普及可能使得视频创作变得更为容易，降低了创作的技术门槛。这可能导致大量的、质量参差不齐的视频内容涌入市场，使得真正的原创性作品在海量内容中更难被发现。 原创视频会收到极大的冲击，尤其AIGC通过学习大量的视频数据，能够模拟并生成与那些原创视频相似的内容。这在一定程度上模仿或复制了已有的原创作品，从而侵犯了原创者的知识产权或创意独特性。 但并不能完全取代真正的原创性作品，因为原创才是AI模仿的源泉。创作者可以通过不断探索新的创作方式和技术，毕竟AI是工具，最终还是要为人类服务的。
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  • 回答了问题 2024-12-12

    AI 编码助手能否引领编程革命？一起探索 AI 对研发流程的变革

    通过对体验：AI 编码，码力全开，通义灵码引领研发新范式。AI编码对工程师的工作以及整个研发流程产生了显著的影响。以下是对这些影响的概述： AI编码对工程师工作的解放如下： 1、 自动化代码生成：可以根据程序员的描述来生成代码，显著减少了工程师的手动编写工作。这不仅提高了开发效率，还减少了人工编码的工作量。 2、 错误检测和修复：AI能够自动检测和分析代码中的错误，并提供修复建议。选择代码扫描报告中的问题，把问题复制到对话框中，并且选中存在问题的这部分代码，由通义灵码给出修复建议。 3、 生成单元测试：AI可以自动生成单元测试用例，提升测试覆盖范围和效率。这显著减轻了人工负担，使开发团队能够更快地发现和修复问题，加速产品迭代。 4、代码解释：AI可以进行代码解释和编写注释，辅助程序员对团队中他人的代码理解，也可以把程序员来生成代码注释，提升工作效率。 AI对整个研发流程的影响 1、 需求分析： AI编码助手可以通过自然语言处理技术理解用户的需求描述，并将其转化为结构化的规格说明书或原型图，从而加速需求确认过程。 2、 编码： AI能够自动生成代码，减少手动编写工作。AI还可以实时检查语法错误，推荐最佳实践模式，确保代码风格统一。 3、测试： AI可以自动生成智能测试脚本，提高测试效率和准确性。通过机器学习模型模拟各种使用场景，AI能够发现难以察觉的bug和漏洞，提高软件可靠性。 4、 部署： 通过与CI/CD流水线无缝对接，AI能够实现一键发布，简化运维操作。 总结 AI编码不仅帮助工程师解放了重复性高且耗时的任务，还从需求分析到设计、编码、测试和部署，AI都在推动研发流程的智能化和自动化。未来最理想的状况应该是人机协作，共同推动软件开发效率和质量的提升。
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  • 回答了问题 2024-12-09

    开发者们需要如何打造属于自己的Plan B?

    以前看网上到处渲染着35岁的中年危机，曾经不屑一顾的以为那只是无良自媒体贩卖焦虑而已。一旦真到了35岁，发现原来事实也是那样。 一批又一批的新人杀入互联网，能卷能加班，要的钱也少还听话。网上说年轻人是人力资源，中年人是人力成本，话说得确实不假。 一个资质平凡的程序员，成为大神太难，那也只是极少数。那中年程序员该何去何从呢？ 程序员每天面对电脑，对其它行业的敏感性大大降低，眼界相对较窄，换行的困难太了。 最终什么好像只剩下送外卖，跑滴滴，做代驾啥的，难道这就说是外卖小哥无所不能的真实原因吗？ 路漫漫长修远兮，曾有人劝我说船到直，想那么多干嘛，路是自己走出来的。做好一份PlanB是对自己职业一种保障和拓展。 可以从以下几个方面来打造自己的PlanB。 运用自己已有的技能，如编程、设计等，试着接小单子，慢慢发展成稳定副业。积累一批客户，不仅增加收入，也提升抗风险能力。 在某领域有丰富经验，可以通过视频课程、线上讲座、电子书等渠道分享知识，形成长期的被动收入。 利用社交媒体或专业网站，分享行业见解或工作经验，展示专业能力。如果将来有意创业，这算是试水；即使不打算创业，这也是个人品牌的累积，为未来机会铺路。 积极参加行业峰会，开源论坛等，不断拓展职业网络，让更多业内人士了解你。这样，不管未来有无跳槽计划，都能为自己积累潜在机会。 探索并学习热门技能，比如数据分析、AIGC等，不仅增强现有竞争力，还让未来转岗更灵活。定期跟踪行业动态，了解未来需求的岗位和技能，为自己的职业规划提供方向。 我们能做的就是做好当下的事，然后再想着提升综合能力，开阔眼界，多了解其它行业运行规律，也为以后转行多做准备，说不定哪天就用上了。生活不能被焦虑所侵占，过好当下，充实自己。不仅仅有planB，会有无数个plan，毕竟人生就是一种体验，时间才是最宝贵的财富。
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  • 回答了问题 2024-12-09

    AI新茶饮，是噱头还是未来？

    目前还没有尝试过这种新茶饮。个人认为AI对新茶饮行业来说，可以是营销噱头，但也可以赋能企业的数智化升级，帮助门店优化智能设备、营销策略等，新茶饮“智能化”早已是大势所趋。通过智能化设备能够进一步保持出品稳定；通过AI训练食安关键问题图像，对店内的实时监控，则能降低食品安全风险。 在新品研发方面，AI大数据固然能够为新茶饮品牌提供创作灵感，但新品质量始终依赖于原材料质量、研发经验等水平。另外，服务质量和门店环境对消费体验来说也至关重要。 因此，无论AI到底是假噱头还是真赋能，新茶饮企业要让AI赋能企业自身的长处，而不是“为卷而卷”，否则没有自身特色，再“卷”也是枉然，保持清醒，才能让AI真正“为我所用”。
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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？

    AI克隆技术可以用于制作虚拟主播，模拟人类主播的行为和语言，提供更加个性化和高效的服务。必然会引发与播客领域的流量竞争。我认为这个本质在于AI音色克隆技术生成的主播是否能一直提供高质量的内容。若是千篇一律，则没有太多的竞争力。创作者需要不断投入精力和资源，进行内容创新和优化。这包括了解观众的需求和兴趣，制定有针对性的内容策略，以及不断尝试新的内容和形式。同时，创作者还需要密切关注行业动态和技术发展，以便及时调整和优化虚拟主播的表现。 这项技术必然也会普及的，然而，新的技术应用也伴随着潜在的风险和挑战。要是被不法分子利用，冒充你的声音去诈骗或者造谣，那可就真的完蛋了，还是得加强技术防范啊。 随着AI能力的不断增强，如何管理与监管这些技术使用将是亟待解决的问题。尤其对于面向未充分认知AI的用户群体，如老年人和儿童，可能面临着信息安全与个人隐私泄露的隐患。这就需要开发者建立完善的使用规范与监控机制，确保技术在良性轨道上发展。
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  • 回答了问题 2024-12-04

    动机VS自律，对开发者们来说哪个比较重要？

    动机是驱使人类和其他动物行为的内在力量，它决定了我们在特定时刻是否开始或终止某项行为。这种力量犹如一个无形的推手，影响着我们的选择和行动。而往往动机的影响往往是短暂的。你可能对执行某项特定任务有很强的动力，但是环境一变，你可能就提不起劲了。 自律是一种能力，让你在纷繁复杂的干扰中始终专注于最重要的事情。它体现在坚守承诺、构建有效系统、做出一致的选择，以及抵制那些可能阻碍进步的诱惑。自律是连接目标与成就的桥梁，让你能够完成长期计划和掌握复杂知识的能力。 当我们有动力时，我们通常会有一个较短的时间视野，会更看重即时的回报和结果。而自律关乎的是清晰的目标、坚定的承诺和持续的专注 —— 你明确知道自己想成为什么样的人，并确保每日行为与这一愿景保持一致。 所以我觉得对于开发者来说，自律显得更加重要。 但实际上我们需要的是动机和自律的完美结合。动机就像点燃行动的火花，激发你对某件事情的兴趣；而自律则是让你坚持不懈的力量。 不要让自己被每个灵感和想法轻易激发动机。相反，我们应该培养一种更深远、更有意义的动机：持续专注于真正重要的事物，同时主动屏蔽外界纷繁复杂的干扰。
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  • 回答了问题 2024-11-26

    AI生成海报or人工手绘，哪个更戳你？

    个人还是更倾向于人工手绘。因为手绘作品往往蕴含着创作者的情感和灵魂。每一笔、每一划都是独一无二的，这种独特性使得手绘作品更具人情味和感染力。就像绘画一样，人工手绘的海报通常具有更高的艺术性和审美价值。艺术家可以通过笔触、色彩和构图来传达自己的情感和思想，这种深度是AI难以复制的，更走心，达到宣传的结果。更是一种美的享受，能够激发观众的想象力和审美感受。 而AI生成海报，对艺术素养要求不高，通过算法优化，AI可以生成符合特定审美标准的设计。 AI技术能够迅速生成大量设计作品，大大节省了人力和时间成本。这对于需要快速响应市场变化或大规模宣传的企业来说尤为重要。再者AI可能更天马行空，创造出新颖独特的视觉效果。 AI技术在效率、成本方面表现出色，适合需要快速响应和大规模应用的场景；而人工手绘则在情感连接、艺术审美和文化传承方面具有无可替代的价值，更适合需要深度情感交流和艺术表达的场景。那么在某些情况下，将AI技术与人工手绘相结合，也许能够创造出更加独特和富有感染力的作品。
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  • 回答了问题 2024-11-25

    “AI +脱口秀”，笑点能靠算法去创造吗？

    下图是用通义千问的写的它认为的爆笑段子，读起来其实一点也不好笑，至少先阶段的AI还不足够“幽默”。真人创作的幽默则贴近人类的生活和情感。真人创作者能够根据自己的生活经历、情感体验和创意灵感来创作幽默作品，这些作品往往能够触动人心，引发共鸣。还能够通过语言、表情、动作等多种方式来传达幽默，使得幽默更加生动、有趣和富有感染力。 而目前的AI基于算法和数据生成的，还可能难以真正理解幽默背后的情感和动机。因此，AI生成的幽默会显得生硬、不自然或缺乏深度。
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  • 回答了问题 2024-11-18

    AI客服未来会完全代替人工吗？

    我以为AI客服未来会代替99%的人工，但总会有些疑难问题需要人工来处理。或者说当AI替代了人，也便100%取代了。 现实生活中很多客服都是AI，但基本需要找客服的事情，AI是无法处理满足我的需求的。 人工客服很客气，态度很积极，不说处理也不说不处理，说是咨询后24小时电话回复，然而以后就没有以后了，再打电话都是AI接听，就是让人很生气。 当前与人工客服相比，AI客服无法感知我的语气和情感上的微妙变化，缺少同理心，答非所问，有时候还容易误解客户的需求，尤其转接不了人工客服，还会遭到消费者投诉。 不过随着技术的发展，也有企业推出了具备热情、幽默、严谨等多种风格的AI客服，“为每一个客户定制一个有不同性格的AI”。 最后留给人工客户来处理的主要是在复杂投诉、情感沟通、高价值客户维护、跨部门协作、紧急情况处理方面。
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  • 回答了问题 2024-11-18

    AI宠物更适合当代年轻人的陪伴需求吗？

    随着社会经济的发展，生活成本不断攀升，包括教育、医疗、住房等方面的支出。年轻一代更加注重工作与生活的平衡，希望有更多的时间和精力用于个人发展、兴趣爱好和社交活动。 所以大家都不怎么喜欢生孩子，那些陪伴的需求多数人选择养宠物。伴随着人工智能（AI）和元宇宙（Metaverse）的快速发展，虚拟AI宠物成了一种养宠物的新方式。以Moflin和Lovot等AI宠物为例，它们通过内置的AI技术和传感器，能够识别并记住接触者的面孔，根据与每个人的相处时长和互动情况给予不同的反应，从而带来更具个性化的陪伴感。这些AI宠物不仅能够提供情感支持，还能通过语音和手势识别与主人建立更深层次的联系。AI宠物最大的魅力在于它们不受时间和空间的限制。你可以在任何地方，任何时间与它们互动。它们不需要食物，也不会生病，更不用担心它们会因为年老而离我们而去。对于生活在快节奏城市中的我们来说，虚拟宠物提供了一种无压力的陪伴方式。 摆脱传统观念，许多人在拥抱科技的同时，也应考虑AI宠物的实际效果。在AI技术飞速发展的新形势下，市场对宠物市场的需求变化也备受关注。AI宠物的普及在一定程度上反映了现代生活节奏加快以及人们对简单便捷生活的向往。但我们也需警惕，科技无法完全替代人性的互动，我们所面对的，或许远不止技术本身的便利。
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  • 回答了问题 2024-11-15

    “云+AI”能够孵化出多少可能？

    一、云计算的进化方向 我认为云计算技术的未来发展趋势呈现出多元化和高度集成的特点。随着数字化转型的加速、企业对高效计算资源需求的增长以及5G、人工智能、大数据、物联网等技术的推动，云计算市场持续增长。未来，云计算将更加注重提供个性化、定制化的解决方案，以满足不同客户的需求。 人工智能的融合：通过云计算平台，AI应用可以实现大规模的数据训练和计算，提升算法的准确性和效率。生成式AI将成为云计算领域的重要应用之一。 量子计算的结合：量子计算具有潜在的巨大计算能力，将对云计算产生深远影响。随着量子计算技术的不断成熟和商业化，云计算将能够处理更加复杂、庞大的数据集。 边缘计算的协同：边缘计算通过将计算资源推向离用户更近的地方，减少了数据传输的延迟，提高了实时处理的能力。未来，云计算和边缘计算将更加紧密地结合，共同为企业提供高效、灵活的数据处理和分析服务。 行业云的拓展：云计算将进一步渗透到各行各业，推动数字化转型。如政务云、金融云、能源云、交通云等将成为云计算行业的重要应用领域。 二、大模型和AI应用会成为云服务商的第二增长曲线 1、市场需求增长：随着企业对智能化、数字化转型的需求日益增长，大模型和AI应用的市场需求也在不断增加。云服务商通过提供大模型和AI应用服务，可以满足企业的这一需求，从而开辟新的增长点。 2、技术创新与融合：云计算与人工智能的融合已成为重要发展方向。云服务商可以利用自身的云计算平台优势，结合大模型和AI技术，为企业提供更加智能化、高效化的解决方案。这种技术创新与融合将推动云服务商的业务不断升级和拓展。 3、应用落地加速：近年来，大模型产业落地呈现明显加速趋势。越来越多的云服务商开始将大模型和AI应用服务应用于实际场景中，如智慧城市、个性化医疗、企业智能化转型等领域。这些应用落地的成功案例将进一步推动云服务商在大模型和AI应用领域的业务发展。
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  • 回答了问题 2024-11-15

    当AI频繁生成虚假信息，我们还能轻信大模型吗？

    目前是大模型井喷的时代，国内就有近百种的大模型。 那么使用大模型时，想要避免虚假信息的生成和使用，那就需要了解什么原因会产生这种现象，我们才能对症下药。 大概的原因可能有以下几点： 1、数据偏差：训练大模型的语料库虽然庞大，但并非完美无缺。数据采集过程中可能存在的偏差，如偏见、过时或不准确的信息，都会影响模型的输出。 2、过度泛化：为了提高模型的表现力，训练过程中会使用大量的数据和复杂的算法。过度泛化的结果可能导致模型在一些罕见或新奇的场景中出现“虚假信息”的现象。 3、缺乏上下文理解：与人类不同，大模型缺乏对上下文环境的理解。这使得它们在处理某些问题时，可能会误解语境，从而产生离题的回答。 4、缺乏情感认知：人类语言中包含丰富的情感色彩，而大模型由于缺乏情感认知，有时会对情感语境产生误解，导致“说胡话”。回答起来驴唇不对马嘴。 那么针对以上的原因，我们在日常使用大模型的时候应该从以下几点出发来尽量避免虚假信息。 1、使用可靠的大模型：选择经过权威机构认证、有良好口碑的大模型。这些模型在训练过程中通常使用了高质量的数据，并经过了严格的测试和验证，因此生成虚假信息的风险相对较低。 2、提高信息甄别能力：对于大模型生成或提供的信息，不要盲目相信，而是要通过多个渠道进行验证。比如，可以查阅相关领域的权威资料、咨询专业人士或进行实地调查等，以确保信息的准确性。 3、积极反馈：在使用大模型过程中，如发现虚假信息或模型表现不佳的情况，应及时向模型提供者或相关机构提供反馈。这有助于模型提供者及时改进模型性能，减少虚假信息的生成。 4、更精准的提示词及上下文：在问答的时候尽量提供精准的提示词，这样模型才能在正确的知识库里进行答案反馈，避免很多不合逻辑的回答。
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  • 回答了问题 2024-11-11

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

    我想到现场 1、AI 时代下大数据技术未来路在何方？Apache Flink 的发展趋势与期望 在 AI 时代下，大数据技术的未来之路将更加注重数据的实时性、智能化和集成性。随着数据量的爆炸性增长，传统的批处理模式已经无法满足企业对数据时效性的需求，实时数据处理成为大势所趋。Apache Flink 作为一个强大的实时数据处理引擎，已经在业界得到了广泛的应用和认可。 首先，实时数据分析与决策将成为大数据技术的重要发展方向。AI 技术与大数据的结合，使得企业能够更快速地获取数据洞察，从而做出更加精准的决策。Flink 凭借其低延迟、高吞吐量的特点，在这一领域具有得天独厚的优势。 其次，数据治理与数据安全也将成为大数据技术的重要议题。随着数据隐私和安全的关注度不断提升，如何确保数据的合规性和安全性将成为企业面临的重要挑战。Flink 社区和生态系统需要不断发展和完善相关的数据治理和安全机制，以满足企业的需求。 最后，数据集成与多源数据融合将推动大数据技术的进一步发展。在 AI 时代，企业需要处理的数据来源更加多样化，包括结构化数据、非结构化数据、流式数据等。Flink 需要与更多的数据源和存储系统进行集成，提供灵活的数据接入和处理能力，以满足企业的多样化需求。 对 Apache Flink 未来发展趋势的期望与想法： 1）增强生态集成：希望 Flink 能够与更多的数据源、存储系统和分析工具进行集成，形成一个完整的实时数据处理生态系统。2）优化性能与稳定性：随着数据量的不断增加，对 Flink 的性能和稳定性提出了更高的要求。希望 Flink 社区能够持续优化底层算法和架构，提高处理速度和稳定性。3）加强数据安全与治理：数据安全与治理是大数据技术的重要组成部分。希望 Flink 能够提供更加完善的数据安全机制和治理工具，帮助企业确保数据的合规性和安全性。4）推动实时 AI 应用：随着 AI 技术的发展，实时 AI 应用将成为未来的重要趋势。希望 Flink 能够与 AI 技术更加紧密地结合，推动实时 AI 应用的发展。 2、最感兴趣的专场： 流式湖仓与流批一体 流式湖仓和流批一体是当前大数据技术发展的重要方向之一，也是我在日常工作中经常接触和关注的领域。随着企业数据量的不断增加和对数据时效性要求的提高，传统的数据仓库和数据湖已经无法满足企业的需求。流式湖仓和流批一体的出现，为企业提供了一种新的数据处理模式，能够更好地满足企业的实时性和准确性需求。 在流式湖仓方面，我感兴趣的是如何将流式数据和静态数据进行有机结合，实现数据的实时分析和历史回溯。这对于提高企业的数据洞察能力和决策效率具有重要意义。 在流批一体方面，我关注的是如何在保证数据实时性的同时，实现数据的批量处理和离线分析。这对于提高企业的数据处理能力和资源利用效率具有重要作用。 在我们的团队中，Flink 已经成为了我们实时数据处理的核心引擎。我们利用 Flink 实现了数据的实时采集、清洗、转换和存储，为企业的实时分析和决策提供了有力的支持。 在日常使用 Flink 的过程中，我最大的感受是Flink的灵活性和可扩展性。Flink 提供了丰富的 API 和算子，使得我们能够轻松地实现各种复杂的数据处理逻辑。同时，Flink 的分布式架构和容错机制也为我们提供了高可靠性和可扩展性的保障。这使得我们能够更加专注于业务逻辑的实现，而不需要过多地关注底层技术的细节。
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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？

    在AI技术的发展过程中，“存力”和“算力”是相互依存、相辅相成的。没有足够的数据存储，再强大的计算能力也难以发挥效用；同样，缺乏足够的计算能力，再丰富的数据也难以转化为有用的AI模型。 倘若用建造高楼大厦举例子，算力便是高耸入云的建筑主体，而存力则是坚实的地基，只有地基稳固，大厦才能拔地而起。两条腿走路才能走的更远。 若是只能选择其中一个，那么存力更为关键一些。 在人工智能的蓬勃发展进程中，仅仅拥有强大的 GPU 还远远不够。毕竟数据在处理之前，需要先“搬过来”。有数据显示，一个规模达 20 亿的数据集，拷贝准备大约整整 30 天。这就意味着倘若没有出色的存储系统作为支撑，GPU也“巧妇难为无米之炊”。再者，在后续的加密存储以及数据共享等方面，存力皆为算力带来诸多强大助力。 此外，发展存力给算力带来的助力。 1、高效的存储能力直接促进了数据处理速度的飞跃。随着大模型训练过程中数据量的爆炸性增长，快速、稳定的数据读取与写入成为提升模型训练效率的关键。存力通过优化存储架构、采用高性能存储介质以及智能数据管理技术，实现了数据访问的低延迟与高并发，极大地缩短了数据处理周期，使得模型能够更快地从海量数据中汲取知识，加速迭代与优化。 2、存力增强了数据的安全性与可靠性。在大数据时代，数据泄露与丢失的风险日益增加，而强大的存力体系通过加密存储、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，为模型的持续运行提供了坚实后盾。 3、存力还促进了数据的高效共享与协同。在大模型研发过程中，跨团队、跨领域的数据合作日益频繁，高效的存力系统能够支持数据的快速传输与无缝对接，打破信息孤岛，促进知识融合与创新。通过构建统一的数据管理平台，实现数据的集中管理、按需分配与权限控制，不仅提高了数据资源的利用效率，也加速了科研成果的转化与应用。 4、存力的发展还推动了智能化存储解决方案的诞生，为大模型提供了更加灵活、智能的数据支撑。借助AI算法与机器学习技术，智能存储系统能够自动识别数据特征、优化存储布局、预测并满足数据访问需求，从而进一步提升数据处理的智能化水平。这种智能化存储与大模型的深度融合，将为未来的科技创新带来无限可能。
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  • 回答了问题 2024-10-31

    全网寻找 #六边形战士# 程序员，你的 AI 编码助手身份标签是什么？

    我是一个开发运维工程师，通义灵码是一款功能强大的智能编码助手，它能够帮助开发者提高编码效率、减少错误率，并提供丰富的辅助功能和智能问答服务。我日常在编写脚本时会用通义灵码先生成代码，然后自己在进行调试修改，极大缩短了编写时间，工作效率自然就提升了。对于我不熟悉的代码段，可以选择它并右键选择“解释代码”，通义灵码会给出详细的解释说明。第一次生成的单测代码可能会报错，你可以把报错信息反馈给通义灵码，它会根据报错信息继续修正提供的单测代码。当出现多次反复询问同一个问题都不能得到正确测试代码时，你可以耐心的将错误多反馈几次，它会根据错误信息一次一次修正答案。你可以像和一位专家对话一样，不断的把自己的想法输入给通义灵码，然后根据它的回答，来修正自己的想法。通义灵码给单测生成的注释也非常精准，可以节省大量对着字典翻译英文的时间，这个绝对会帮助到你的。
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