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1、云计算将朝着哪个方向进化？ 云计算作为现代信息技术的核心驱动力之一，正在以前所未有的速度发展，并展现出广泛的应用前景和巨大的市场潜力。云计算的未来进化方向可以从多个维度来探讨： 技术层面：云计算技术正经历从云计算1.0向云计算3.0的演进过程。在云计算1.0时期，云厂商以提升资源利用率为核心诉求，主要运用虚拟化核心技术实现资源互通。在云计算2.0时期，云厂商以提升应用研发部署效率为核心诉求，依托云原生核心技术实现信息系统架构的分布式、小型化和自动化转变。而在云计算3.0时期，云厂商将优化算力分配、提升数据流通效率作为核心诉求，运用软硬一体云系统和算网调度技术，实现算力、网络、云资源的一体化调度和软硬协同。应用领域：云计算的应用领域正在不断拓展，从互联网行业向政务、金融、工业、医疗等传统行业加速渗透。在政务领域，云计算助力政府实现数字化转型，提升政务服务效率。在金融领域，云计算为金融机构提供高效、安全的数据处理和分析服务。在工业领域，云计算推动智能制造的发展，提升生产效率。在医疗领域，云计算助力医疗机构实现医疗数据的共享和分析，提升医疗服务质量。服务生态：随着云计算与AI的深度融合，云计算的服务生态也在发生变革。PaaS层将向下渗透到异构算力，包括芯片与指令集的使用，同时向上发展出新的服务模式，如MaaS（模型即服务）及未来可能出现的Tokenaservice（代币即服务）。云计算正成为社会创新的孵化器，尤其是与大型语言模型结合后，未来绝大多数新技术将优先在云环境中诞生，推动AI原生应用的发展。可持续性发展：随着全球气候变化和环境问题的日益严重，可持续性和绿色云计算将成为未来的重要趋势。云计算服务提供商将致力于降低数据中心的能耗和碳排放，为企业提供绿色、环保的IT解决方案。 2、大模型和AI应用，能否成为云服务商的第二增长曲线？ 大模型和AI应用确实有望成为云服务商的第二增长曲线，这一观点可以从以下几个方面来论证： 市场需求：随着AI技术的快速发展和普及，越来越多的企业开始寻求利用AI技术来提升自己的业务能力和竞争力。这催生了对AI大模型和AI应用的大量需求，为云服务商提供了新的业务增长点。技术融合：云计算和AI技术的融合正在不断加深。云服务商可以利用自己的云计算基础设施和资源优势，为AI大模型和AI应用提供强大的计算、存储和数据支持。同时，AI技术也可以优化云计算的资源分配和管理，提高云计算的效率和性能。商业逻辑：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。这种良性循环为云服务商提供了新的商业模式和增长机会。成功案例：从实际案例来看，阿里云、腾讯云、百度智能云等云服务巨头已经在大模型和AI应用领域取得了显著的成果。他们不仅推出了自己的大模型产品和应用解决方案，还通过与合作伙伴的合作，将AI技术应用到了各个行业和领域。这些成功案例为云服务商在大模型和AI应用领域的未来发展提供了有力的支撑和示范效应。 大模型和AI应用有望成为云服务商的第二增长曲线。随着技术的不断进步和市场的不断发展，云服务商将在大模型和AI应用领域继续深耕细作，推出更多创新的产品和服务，为企业和用户提供更加智能化、高效化的解决方案。

在探讨如何在使用大模型时避免虚假信息的生成和使用这一话题时，我们首先需要认识到，随着人工智能技术的快速发展，大模型在生成和传播信息方面的能力日益强大，但同时也带来了虚假信息泛滥的风险。针对这一问题，可以从以下几个方面着手应对： 1. 提高模型的准确性和可信度 数据质量监控：确保用于训练模型的数据是真实、准确且多样化的，以减少模型学习到的虚假信息。算法优化：不断优化算法，提高模型对真实与虚假信息的辨识能力，例如通过引入事实核查机制或增强模型的逻辑推理能力。 2. 建立虚假信息检测机制 多源验证：对于模型生成的信息，可以通过对比多个可靠来源的信息来进行验证，以确保其真实性。自动检测工具：开发和使用能够自动识别虚假信息的工具和技术，如自然语言处理中的语义分析和情感分析，以辅助人工审核。 3. 增强用户教育和意识 提升信息素养：教育用户如何识别和评估信息的真实性，包括了解虚假信息的常见特征、学会使用批判性思维等。警示和提醒：在模型生成的信息中增加警示标签或提醒，告知用户信息可能存在的风险或不确定性。 4. 政策法规与伦理规范 制定法律法规：政府和相关机构应制定和完善针对人工智能生成信息的法律法规，明确虚假信息的法律责任和处罚措施。建立伦理框架：建立人工智能伦理框架，指导模型的开发和使用，确保技术服务于社会公共利益，而不是传播虚假信息。 5. 透明度和可追溯性 提高透明度：模型应提供足够的信息，使用户能够了解模型的工作原理、数据来源和决策过程。建立可追溯性：确保模型生成的信息可以追溯到其源头，以便在发现虚假信息时能够迅速定位并纠正。 避免大模型生成和使用虚假信息是一个复杂而多维的问题，需要技术、教育、政策和伦理等多方面的共同努力。通过不断优化模型、建立检测机制、提升用户素养、制定政策法规以及增强透明度和可追溯性，我们可以逐步构建一个更加安全、可靠的人工智能生态系统。

我想到现场 AI 时代下大数据技术未来路在何方？及 Apache Flink 的未来发展趋势大数据技术的未来方向在 AI 时代下，大数据技术的未来发展将更加注重数据的质量、实时性、以及数据价值的深度挖掘。随着数据量的爆炸式增长，如何高效地存储、处理和分析这些数据，提取有价值的信息，成为大数据技术面临的重要挑战。以下是我对大数据技术未来发展方向的几点看法： 数据治理与质量管理：数据的质量直接影响到 AI 模型的准确性和效果。因此，未来大数据技术将更加注重数据治理和质量管理，包括数据清洗、校验、标准化等，以确保数据的准确性和一致性。实时数据处理与分析：在 AI 时代，实时数据处理和分析能力变得尤为重要。企业需要及时获取并处理数据，以便快速做出决策。因此，大数据技术将不断提升实时数据处理和分析能力，以满足企业对数据时效性的需求。数据价值挖掘与智能化应用：大数据技术的核心在于挖掘数据的价值。未来，大数据技术将更加注重数据价值的挖掘和智能化应用，通过机器学习、深度学习等技术手段，实现数据的智能化分析和预测，为企业提供更精准的业务洞察和决策支持。Apache Flink 的未来发展趋势Apache Flink 作为一款开源的流处理框架，在实时数据处理领域具有显著优势。我对 Flink 的未来发展趋势有以下期望和想法： 持续优化性能与稳定性：随着数据量的不断增加，Flink 需要不断优化性能和稳定性，以确保在大数据环境下能够高效、稳定地运行。增强与其他技术的集成能力：Flink 需要加强与大数据生态系统中其他技术的集成能力，如 Hadoop、Spark、Kafka 等，以便更好地满足企业的多样化需求。推动智能化应用的发展：Flink 可以结合机器学习、深度学习等技术，推动智能化应用的发展。例如，通过 Flink 实时处理和分析数据，为 AI 模型提供实时输入，实现更智能的业务决策。提升易用性和可维护性：为了吸引更多的用户和开发者，Flink 需要不断提升易用性和可维护性，简化配置和部署过程，降低使用门槛。 最感兴趣的专场及与 Flink 的故事最感兴趣的专场在本次大会议题中，我最感兴趣的是“Apache Flink 在实时数据分析中的应用与实践”专场。这个专场将深入探讨 Flink 在实时数据分析领域的应用案例和实践经验，对于我这个在大数据领域工作的开发者来说，具有极高的参考价值和学习意义。 与 Flink 的故事我和我的团队在项目中使用了 Flink 进行实时数据处理和分析。在这个过程中，我们深刻感受到了 Flink 的强大功能和优势。 实时性：Flink 提供了强大的实时数据处理能力，能够实时地处理和分析数据流，满足我们对数据时效性的需求。高容错性：Flink 采用了分布式架构和 Checkpointing 机制，确保了数据处理的可靠性和容错性。即使在出现故障的情况下，也能够快速地恢复数据处理过程。丰富的 API 和生态系统：Flink 提供了丰富的 API 和生态系统，能够与其他大数据技术进行无缝集成，如 Kafka、Hadoop 等。这使得我们能够更加灵活地进行数据处理和分析。可扩展性：Flink 具有良好的可扩展性，能够处理大规模的数据流。随着数据量的不断增加，我们只需要简单地增加集群节点，就能够满足数据处理的需求。在日常使用 Flink 的过程中，我最大的感受是 Flink 的灵活性和强大功能。它不仅能够满足我们对实时数据处理和分析的需求，还能够与其他大数据技术进行无缝集成，为我们提供了更加全面的数据处理解决方案。同时，Flink 的社区也非常活跃，我们能够及时获取到最新的技术动态和最佳实践，这对于我们的学习和成长也非常有帮助。

在AI技术飞速发展的今天，数据的存储和处理能力——“存力”与“算力”，均扮演着至关重要的角色。它们各自具有独特的价值，并在推动AI进步的过程中相互依存、相互促进。 算力的重要性算力，即计算能力，是数字时代的核心驱动力之一。随着人工智能、大数据等技术的不断进步，算力的需求呈现出爆炸式增长。从云端的大规模数据处理到边缘设备的实时计算，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。在AI领域，算力是支撑复杂算法模型训练和推理任务的基础。高效的算力可以加速模型的训练过程，提高模型的准确性和泛化能力。同时，算力也是实现AI应用实时响应和高效运行的关键。 存力的重要性存力，即数据存储能力，同样在AI发展中占据举足轻重的地位。海量的数据需要安全、可靠的存储空间，而存力就是提供这一空间的关键。大数据、云存储、区块链等技术的发展，使得数据的存储和管理变得更加高效。在AI领域，存力不仅关乎数据的保存和访问速度，更直接影响到数据的质量和可用性。强大的存力可以保证数据的安全性和可靠性，避免数据丢失或损坏。同时，高效的存储架构和智能数据管理技术可以优化数据访问路径，降低数据延迟，提高数据处理的效率。此外，存力还为数据分析和挖掘提供了坚实的基础，有助于发现数据中的隐藏规律和价值。 存力与算力的关系在推动AI进一步发展的过程中，存力与算力并非孤立存在，而是相互依存、相互促进的。一方面，算力的提升需要足够的存力来支撑数据的存储和访问。没有强大的存力作为后盾，算力将难以充分发挥其效能。另一方面，存力的优化也可以为算力带来诸多助力。例如，通过提高数据存储的密度和访问速度，可以降低数据处理的延迟和成本；通过智能数据管理技术，可以实现数据的自动分类、归档和清理，提高数据的质量和可用性。 哪一个更为关键？关于存力与算力哪一个更为关键的问题，实际上很难给出一个绝对的答案。因为存力和算力在AI发展中都扮演着不可或缺的角色，它们各自具有独特的优势和价值。在某些情况下，算力的提升可能更为迫切，因为高效的算力可以加速模型的训练和推理过程，提高AI应用的性能和准确性。而在其他情况下，存力的优化可能更为重要，因为强大的存力可以保证数据的安全性和可靠性，为AI应用提供稳定的数据支持。 因此，我们不能简单地将存力和算力割裂开来，而应该将它们看作是一个整体的两个部分。在推动AI进一步发展的过程中，我们需要同时关注存力和算力的提升和优化，以实现它们的协同发展和相互促进。只有这样，我们才能更好地应对AI技术带来的挑战和机遇，推动AI技术的持续进步和创新。

为什么我的截图不一样！

一、AI技术重塑短剧创作流程 智能编剧辅助 AI通过深度学习算法，能够分析大量的文本、图像和声音数据，为短剧创作提供丰富的创意灵感。创作者只需输入关键词或主题，AI便能迅速生成一系列创意点子，帮助创作者找到故事的起点，并激发新的创作灵感。此外，AI还能通过分析现有的短剧剧本、电影剧本和文学作品，识别出成功的叙事模式、人物关系和情节发展，为创作者提供借鉴，构建出更加引人入胜的故事框架。 角色个性化塑造 AI通过分析大量的角色描述和性格特征，能够为创作者提供个性化的角色设定。例如，AI可以依据角色的职业、性格和背景，生成与之匹配的语言和表现特征，帮助创作者更加深入地理解角色，塑造出鲜明个性的角色形象。这种个性化的角色塑造，使得短剧中的角色更加立体、生动，增强了观众的代入感和情感共鸣。 场景自动生成 AI技术还能实现场景的自动生成。通过分析大量的剧本和影视作品，AI能够学习到不同场景下的构图、色彩、光影等视觉元素，以及角色的动作、表情等表演元素。在短剧创作中，AI可以根据剧情需要，自动生成符合故事背景和情感氛围的场景，大大提高了内容生产的效率。 二、AI拓宽短剧创意边界 AI技术的引入，使得短剧创作不再局限于传统的叙事方式和表现手法。AI能够挖掘出传统创作模式难以触及的创意点，为短剧创作带来全新的视角和表达方式。例如，AI可以通过分析观众的喜好和流行趋势，预测潜在的热门元素，帮助创作者把握市场脉搏，创作出符合观众口味的短剧作品。此外，AI还能在剧本撰写中自动生成对话、推进情节发展，使得短剧的剧情更加紧凑、引人入胜。 三、AI提升短剧内容生产效率与多样性 AI技术的自动化和智能化特点，使得短剧内容生产变得更加高效和多样。创作者可以利用AI技术快速生成剧本初稿，大大缩短了创作周期。同时，AI还能自动识别剧本中的语法错误、逻辑漏洞和不自然的表达，为创作者提供修改建议，提高了剧本的质量。此外，AI技术还能实现多语言和跨文化交流，使得短剧作品能够跨越文化和地域界限，吸引更广泛的观众群体。 四、AI助力短剧创新与发展 在AI技术的助力下，短剧领域将迎来更加广阔的发展前景。一方面，AI技术将推动短剧创作模式的创新，使得短剧作品在叙事方式、表现手法和视觉效果等方面呈现出更加多样化的特点。另一方面，AI技术还将促进短剧产业的升级和发展，为创作者提供更多的创作工具和方法，降低创作门槛，吸引更多的创作者参与到短剧创作中来。这将进一步激发短剧创作的活力，推动短剧产业的繁荣和发展。 五、挑战与展望 尽管AI技术在短剧创作领域的应用前景广阔，但也面临着一些挑战。例如，AI生成的剧本和角色设定可能缺乏真正的情感深度和人文关怀，导致作品缺乏灵魂和感染力。此外，AI技术的引入也可能引发版权和伦理问题，需要创作者和相关部门加强监管和规范。 未来，随着AI技术的不断进步和应用的深入探索，短剧领域将呈现出更加多元化和个性化的特点。创作者需要充分利用AI技术的优势，同时保持对人性、情感和文化的深刻洞察和理解，才能创作出真正触动人心的短剧作品。同时，相关部门也需要加强监管和规范，确保AI技术在短剧创作中的合理应用，推动短剧产业的健康、可持续发展。 AI技术的飞速发展正在重塑短剧创作领域，为短剧创作带来了前所未有的变革和创新机遇。在AI的助力下，短剧领域将不断拓展创意边界、提高内容生产效率与多样性，为观众带来更加丰富、多元和精彩的观看体验。未来，我们有理由相信，短剧领域将在AI技术的推动下，迎来更加广阔的发展前景和更加美好的明天。

这么多活动完全参加不完啊，最好是能有些免费的，现在好多都是需要付费体验的，有的计费又不是很明确，主要是字太多读不清楚，也可能是我自己的问题！视频刷多了不太爱看文字了

你这返回的是个元组，元组没有close方法。你把这句注释掉就好了回答不易请采纳

可以用small版本你就把手机当成个linux系统的电脑就可以了，small版的模型比较小https://www.modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall回答不易请采纳

这个模型现在开源的只有small版的没有Large版的所以没有下载的地方并不是所有的模型都会开源的！回答不易请采纳

没有，因为钉盘里面只有文件没有表单回答不易请采纳

这个就是相关的cpu还有内存的依据1CU每秒可以处理40000~55000条数据。参考链接https://help.aliyun.com/zh/flink/product-overview/billable-items?spm=a2c6h.13066369.0.0.2b6245221KR3R3回答不易请采纳

可能是设备方向传感器引起的适配问题，利用设备的陀螺仪或加速计来判断手机当前的物理方向，在发送视频流前，对视频帧进行相应的旋转处理，确保视频流传输到电脑端时已是正确的显示方向。

没有按binlog file和pos 排序， 确保数据有序性主要依赖于Flink的Exactly-Once语义。

你的sql语句有问题，是不是动态sql语句太长了造成你那两个过程报错了

可以使用阿里的存证交易模型中的HashOnlyNotaryPayloadDO看截图就会发现这个功能非常符合你的要求参考链接https://help.aliyun.com/document_detail/131393.html?spm=a2c6h.13066369.0.0.71ae5661Xagc4I回答不易请采纳

CodeUp就是个git仓，你在vscode直接git就行，vscode自带git回答不易请采纳

要在DataV中添加海外地图可以通过自定义地图边界的方式添加找个对应的json数据就可以了参考链接http://datav.aliyun.com/portal/school/atlas/area_selector回答不易请采纳

Flutter没有直接与阿里云表格存储进行交互的SDK建议通过API的方式搞个后端服务比如用java，C#什么的做个api，通过这个api来操作阿里云表格存储

直接在行号旁边点一下就可以了回答不易请采纳