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多模态音视频交互技术有望显著提升我们的日常生活便利性，以下是对其未来发展的展望： 提升交互自然性： 结合声音、图像和手势识别，使与AI的交流更加自然和直观。例如，通过表情和手势调整回应，增强互动体验。 丰富应用场景： 在家居、车载、办公等多个领域应用，如通过语音和手势控制车辆，或在家中通过视频通话获取信息和服务。 改善特定群体生活： 对老年人和行动不便人士提供更便捷的设备控制方式，提高生活质量。 隐私与安全： 随着技术发展，必须加强数据安全和隐私保护，确保用户信息不被滥用。 成本降低与普及： 随着技术成熟，设备成本将降低，多模态交互设备将更普及。 潜在挑战与伦理问题： 需要警惕过度依赖AI可能减少人际交流，以及AI虚拟形象拟人化带来的伦理问题。 综上所述，多模态音视频交互技术前景广阔，将在提高生活便利性的同时，也需要在技术、隐私和伦理等方面进行充分考虑，以实现其最大潜力。

从当前技术发展水平来看，智能学习机到真正意义上的“AI家教”还有一定的距离，尽管已取得显著进展，但仍需在多个方面进行突破。 自然语言处理 (NLP) 的提升：AI家教需要具备更高级的自然语言处理能力，以便更准确地理解学生的语言和需求，并进行流畅的对话互动。虽然当前技术在这一领域已有显著进步，但要实现真正自然、智能的交流，还需进一步提高。 情感识别与反馈：AI家教应能感知学生的情绪状态，例如通过面部表情、语音语调等识别学生是否感到困惑或沮丧，并给予适当的鼓励和支持。目前，情感计算和情感反馈技术尚处于发展初期，还需加强。 个性化教学的深化：AI家教需根据每个学生的学习风格、兴趣点和知识水平，量身定制教学内容和方法。这需要强大的数据分析能力和适应性算法，以实现真正个性化的学习体验。 伦理和隐私的保障：在收集和处理学生数据时，必须确保数据安全和隐私保护。此外，AI在价值观培养和情感教育方面的作用也需谨慎对待，以免对学生造成负面影响。 成本的降低：开发和维护AI家教系统可能成本高昂，因此需要探索降低成本的方法，以便更广泛地推广和应用。 综上所述，尽管面临诸多挑战，但随着技术的不断进步，AI家教的实现是值得期待的。通过逐步增强现有智能学习机的功能，未来将有可能实现更接近理想状态的AI辅助教育。

一、使用百炼搭建 RAG 的体验 整体流程清晰，操作门槛相对可控 RAG（Retrieval-Augmented Generation）一般包括： 数据清洗与预处理：去重、分块、提取关键信息等。 文档内容向量化：使用 Embedding 模型为文档内容生成向量。 检索与重排：根据用户问题检索相关片段并进行重排，再将结果注入 Prompt。 在百炼的平台/工具中，可以看到对以上几个环节都有比较明确的功能或对应的操作指引。即便不是专业的算法背景，经过一定培训或文档指引，也能够完成主要搭建流程。 多文档类型支持，兼容性尚可 在企业实际应用中，文档格式非常多样，包括 PDF、Word、Excel，甚至图片扫描件。 从体验来看，通过百炼的文档解析或OCR功能，可以在一定程度上实现对多种文档格式的自动识别和提取。 对于一些复杂表格或者图片中的结构化/半结构化信息，需要自定义模板或进一步微调解析规则，这里可能还需要和项目开发团队或者百炼的技术支持进行沟通。 细粒度的检索与内容召回 RAG 的核心目标之一，是在相对庞大的知识库中，精准找出与问题最相关的片段。 在使用过程中感受到，如果数据切分、向量化和检索策略设计合理，召回的准确度会比较高，并且可以和 LLM 进行更细粒度的 Q&A 交互。 当然，如果数据本身噪音比较多，或者内容非常复杂，前期的数据清洗和向量化模型的选型就尤为关键，需要花些精力去打磨。 与 LLM 的集成和 Prompt 模板配置 在百炼环境下进行 RAG 搭建时，可以比较方便地配置 Prompt 模板，将召回到的内容注入到大模型的上下文中。 可以通过设定一些模板变量或者控制策略，使得 LLM 在回答时有更好的可控性、准确性和一致性。 在实际项目中，往往要结合业务需求来定制 Prompt，比如法律领域、财务领域、医药领域等，都会有各自的专业术语和问答习惯。 整体感受：提升效率，但仍需结合业务场景 使用百炼或其他 RAG 平台确实能帮助企业快速搭建知识库问答，降低重复劳动、减少信息孤岛。 不过要想真正落地，还需要项目方投入一些时间在数据清洗、业务逻辑设计以及用户使用培训上。平台只是提供了“基础设施”，如何“搭建房子”还得看自己对业务的理解和对数据的掌控。 二、多模态 RAG 的需求与期待 多模态数据的统一解析能力 对于图片、扫描件、视频中的字幕等信息，需要有较好的 OCR、图像识别、视频内容提取等能力，并能将不同模态中的关键信息统一转化为可检索的向量表征。 这意味着不仅需要优秀的文本 Embedding 模型，也需要强大的图像、语音 Embedding 模型，甚至对视频做时序分割后的向量化支持。 希望产品层面能提供“一站式”的处理流程，把不同模态的预处理和向量化深度结合到一起，而不是各自为战。 多模态融合检索与多模态上下文注入 当用户提出的问题包含文字描述、图片、音频片段时，RAG 系统需要能够同时理解这些输入，并在知识库中检索相应的多模态内容。 例如，用户上传一张产品图并询问“这款产品的保修政策是什么？”，系统应能识别出图中产品的型号，检索相关文档并给出准确的政策说明。 在回答生成时，也需要把检索到的多模态信息进行有机整合，实现真正的多模态问答，而不仅仅是“文字问题-文字回答”的单一模式。 语义理解与业务逻辑定制的深度结合 多模态 RAG 不仅是技术层面的挑战，也涉及到业务层面如何定义“关键信息”。 不同行业对“关键信息”的定义差异很大，比如医疗领域中的病历影像、服装零售中的商品主图、制造业中的设计图纸等，都需要专业的知识和标签体系来支持准确检索与回答。 因此期待平台可以提供更灵活的定制化接口，允许企业基于自身的数据和需求进行二次开发或模型微调。 隐私和安全合规 多模态数据往往涉及个人隐私、企业内部机密等信息，一旦进行向量化和检索，一方面需要对数据进行必要的脱敏处理，另一方面还要遵守相应的安全合规要求（如GDPR、企业内部安全策略等）。 对于平台和产品而言，需要提供完善的权限管控、数据加密方案，以及对使用日志进行可溯源管理的能力。 希望未来多模态 RAG 产品也能在安全和合规层面走得更深更细。 易用性与产品化 多模态 RAG 涉及较为复杂的技术栈：OCR、Embedding、检索、Q&A、可视化等等。对大部分企业而言，需要“平台化、产品化”的解决方案，最好可以在界面上进行可视化配置，快速迭代。 开放 API 和插件式接口也很重要，如果企业内部已经使用了其他系统或流程，希望能方便地进行集成和扩展。 同时，对于多模态应用场景的测试和评估指标（比如准确率、召回率、用户满意度等）也需要更直观易懂的报表或监控能力，以便及时优化调整。 总结 如果你已经使用百炼搭建了 RAG，相信你对其在文档解析、向量化检索以及与大模型的集成上会有直观的体会： 从前期的数据清洗到后期的业务整合，每一个环节都需要投入一定的精力去打磨。 通过平台提供的图形化界面和操作指导，可以快速上手并完成初步搭建，大大降低了尝试门槛。 多模态 RAG 的未来需求和期待，不仅在于技术层面OCR、图像识别、音视频解析能力的提升，还需要兼顾业务定制化、隐私安全合规及产品易用性等方方面面。 随着越来越多的企业想要在图像、音视频等非文本场景下进行智能搜索和问答，相信多模态 RAG 将成为下一个关注热点。 希望未来的产品可以提供更丰富的“模块化”能力，让企业根据自己的业务特点灵活选择、拼装，从而打造更有针对性和竞争力的多模态知识库与问答系统。 结语：RAG 让文档和知识库的“检索+生成”成为可能，大幅度提升知识获取和问答效率。而多模态 RAG 则代表了未来方向，打破单纯的文本边界，真正实现企业级多源信息的统一管理与智能应用。无论是已经使用了百炼还是其他平台，亦或是正在考虑落地 RAG 的企业，都值得持续关注和探索！

随着时间的推移，每一年的结束都是对过去的回望与总结，也是在告别与迎接中给未来留下想象的空间。2024年即将翻篇，2025年的大幕即将拉开。无论是对个人生活、职业发展，还是对整个社会，每个人都可能有着不同的期待和愿望。以下，我想从三个角度来谈谈我对2025年的期望。 1. 个人生活：平衡与成长 （1）身心健康与自我关怀在信息爆炸、节奏加快的时代，健康问题和心理压力不断凸显。2025年，我希望自己能更加重视身体和心理的健康，定期锻炼、合理饮食，给自己留出放松和冥想的时间。正所谓“身体是革命的本钱”，只有在确保身心健康的前提下，我们才能更好地追求其他目标。 （2）自我提升与新技能学习2025年将迎来更多元化的发展机遇与挑战。我希望能持续学习新技能，保持对世界的好奇心，不断探索新的领域。无论是学习一门新语言、尝试一项新运动，还是去深入了解一项之前不熟悉的专业知识，都能给自己带来成长与乐趣。 （3）与家人、朋友的互动在快节奏的工作和生活中，与家人和朋友的相聚、交流常常变得难得和宝贵。2025年，我希望给社交和情感维系更多的精力与时间，常回家看看，与挚友多聚一聚，在陪伴中共同收获温暖与力量。 2. 职业发展：创新与突破 （1）持续积累与深耕在职业方面，我期待能在所处的行业或岗位上不断深耕。用心做好当下的工作，打牢专业基础，提高解决问题和应对变化的能力，这样才有机会在行业里走得更稳、更远。对于已经积累了一定经验的人来说，寻求精进与突破比盲目跳跃更具价值。 （2）抓住机遇与勇于创新随着科技的进步和社会的迭代，各行各业都在快速变革中寻找新的增长点。2025年可能会有更多新兴领域兴起，也会有更多跨领域的融合与碰撞。面对这样的环境，我希望能够保持开放的心态，关注前沿趋势，主动去尝试或创造新的项目、产品或服务，为自己的职业生涯注入活力和新意。 （3）提升软实力与领导力无论是刚踏入职场，还是已经在行业内有所积累的人，沟通表达、团队协作、领导管理等软实力都越发重要。2025年，我希望在这些方面取得新的进步，学会更好地倾听、更有效地沟通，并在团队或合作伙伴之间形成更和谐的协作氛围。这样不仅能提升工作的效率，也能让职业道路走得更加顺畅。 3. 对社会的期待：包容与可持续 （1）多元文化的包容与尊重社会的未来离不开对多元文化的包容与尊重。2025年，我希望我们能更加重视对不同文化、不同背景、不同观点的理解与尊重，减少对立与偏见，在多元中寻找共识与合作机会。毕竟，越多元化的社会往往越富有创造力和生命力。 （2）科技与道德的平衡新技术的快速发展使得社会进步步伐加快，但也带来了一系列新的挑战，比如个人隐私问题、AI伦理问题等等。2025年，我希望更多企业和个体能够在享受技术红利的同时，也能关注技术应用背后的安全与道德考量。让技术真正服务于人，而不是沦为滥用或伤害的工具。 （3）可持续发展与生态保护气候变化、环境污染等议题已经不再是未来的担忧，而是当下亟待解决的现实问题。希望在2025年，个人、企业和政府都能更加意识到可持续发展的重要性，注重生态环境保护，减少浪费与污染，在追求经济增长的同时把绿色发展放在首位，让我们的子孙后代也能享有美丽而健康的地球家园。 总结 2024即将成为过去，2025正向我们大步走来。新的年份意味着新的希望，也意味着新的责任。对个人而言，这是一个着力平衡身心健康、提升自我的机会；对职业而言，这是不断创新和深耕细作的黄金阶段；对社会而言，这更是一个呼吁包容与可持续的时刻。愿我们每个人在2025年都能找到属于自己的目标与热爱，勇敢地迈向未来，收获成长与幸福。 愿2025年，对所有心怀梦想的人，都能是一个全新的起点！

AI在各种领域都有应用，比如自动驾驶、智能客服，这些我们都见过，也体验过。可是说到幽默和脱口秀，这些都是非常依赖人类情感和创意的领域，AI能做得好吗？首先，我得想想，幽默是什么？它是一种情感的表达，是通过语言、表情、动作来引发笑点的一种艺术形式。而脱口秀更是需要即时的反应和对当下热点的把握，这些都是人类特有的能力。 那AI能不能生成幽默段子呢？我好像听说过有些AI可以生成笑话，但效果如何呢？可能有些笑话挺冷的，不太符合人类的笑点。也许AI生成的笑话缺乏人类的情感和背景知识，难以引起共鸣。不过，技术在进步，也许未来会有更先进的AI能够生成更贴近人类的幽默。 我记得以前看过一些AI生成的段子，感觉有点生硬，缺乏那种自然的流畅感。可能是因为AI缺乏对人类情感的真正理解，只是根据数据生成句子，没有真正的创意。而且，幽默很多时候是基于对某种情境的巧妙把握，这需要丰富的想象力和对人性的洞察，这可能是AI目前还达不到的。 不过，也有可能AI在某些方面超越人类。比如，AI可以快速处理大量信息，生成各种各样的段子，从中筛选出笑点高的内容。但是，笑点毕竟是主观的，不同的人有不同的笑点，AI要满足所有人的需求可能比较困难。 再想想，AI在生成幽默段子时，可能需要具备哪些能力？首先，自然语言处理能力，能够理解语言的多义性、双关义等；其次，对文化背景、社会热点的了解，这样才能生成符合时代和受众的笑话；还有，情感理解能力，知道什么会让人们发笑，什么会引起共鸣。 现在有些AI模型，比如GPT-3，已经可以生成相当流畅的文本，包括诗歌、故事等等。那它们生成的笑话怎么样呢？可能质量参差不齐，有些还不错，有些就比较尴尬。也许需要更多的训练数据和更精细的调教，才能让AI生成更高质量的幽默内容。 再说了，幽默不仅仅是语言层面的，还包括表情、语气、肢体语言等等，这些都是AI目前难以完全模拟的。即使生成了文字段子，缺少这些辅助表达，效果也会大打折扣。 不过，AI可以辅助人类创作者，提供灵感或者帮助筛选笑点高的内容。比如，写脱口秀剧本时，AI可以生成多个版本，供人类作者选择和修改，这样可以提高创作效率。 另外，AI可以根据不同的受众群体，定制不同的幽默风格。比如，针对年轻人的网络用语笑话，或者针对中老年人的经典幽默等等。这种个性化定制是人类创作者很难做到的。 还有，AI可以24小时不间断地生成内容，这对于需要大量内容的平台来说，是一个巨大的优势。比如，社交媒体、短视频平台等，可以利用AI生成各种幽默内容，吸引用户注意力。 不过，我也担心，如果AI生成的幽默内容泛滥，可能会导致原创内容的减少，影响整个创意产业的生态。毕竟，幽默和创意是人类文化的重要组成部分，如果被AI取代，可能会失去一些独特的人文价值。 再想想，AI生成的幽默内容，是否真的能打动人心？笑点是主观的，也是多样的，AI可能很难精准地抓住每一个用户的笑点。而且，幽默有时也需要一定的深度和内涵，这需要对社会、人性有深刻的理解，这些可能是AI目前难以具备的。 不过，技术在不断进步，也许未来AI会越来越接近人类的幽默感。比如，通过强化学习，AI可以根据用户的反馈不断优化自己的生成内容，逐渐适应不同用户的笑点。 另外，AI可以分析大量的 humor 数据，找出其中的规律和模式，进而生成符合这些模式的新笑话。但是，这样的笑话可能会缺乏新意，显得千篇一律，缺少创意。 还有一个问题是，AI生成的幽默内容是否有版权？如果AI生成的内容被广泛使用，是否涉及到版权问题？这可能需要法律上的进一步明确。 总的来说，我觉得AI在生成幽默段子方面，还处于起步阶段，虽然有一定的能力，但离人类的水平还有很大差距。不过，随着技术的进步，未来可能会有所突破。但幽默作为一种高度个性化和情感化的表达方式，可能永远都会有属于人类的独特魅力。 再回到题目，“AI+脱口秀”，笑点真的能靠算法去创造吗？从目前来看，可能还不能完全靠算法创造笑点，但AI可以作为一个辅助工具，帮助创作者生成灵感，提高创作效率。完全由AI主导的脱口秀，可能还需要更多的时间和技术突破。 另外，我也想尝试一下用AI生成幽默段子，看看效果如何。也许有些笑话还挺有意思的，至少可以作为一个娱乐的工具，增加生活乐趣。 总之，AI在幽默领域的应用，是一个有趣且值得探索的方向，虽然目前还有许多挑战，但未来的发展潜力是巨大的。

随着人工智能技术的不断进步，AI编码助手确实在软件开发领域发挥着越来越重要的作用。它们不仅能够辅助程序员编写代码，还能在需求分析、设计、测试和部署等各个环节提供支持，从而显著提高开发效率和代码质量。然而，尽管AI在许多方面表现出色，但要完全取代人类程序员还有很长的路要走。以下是AI可能对研发流程产生的影响，以及AI编码助手如何帮助工程师解放工作： 1. 需求分析 AI的影响: AI可以通过自然语言处理（NLP）技术理解和分析需求文档，甚至从非技术人员的描述中提取关键信息。AI还可以帮助生成需求规格说明书，并识别潜在的需求冲突或不一致性。解放工作: 工程师可以减少在需求文档整理和需求分析上的时间，更多地专注于需求的验证和确认。 2. 设计阶段 AI的影响: AI可以辅助生成架构设计和设计模式建议，甚至自动生成设计文档。AI还可以帮助识别设计中的潜在问题，如性能瓶颈或安全漏洞。解放工作: 工程师可以减少在设计文档编写和初步设计上的时间，更多地专注于设计的优化和评审。 3. 编码阶段 AI的影响: AI编码助手可以自动生成代码片段、完成代码补全、提供代码优化建议，并且能够根据自然语言描述生成完整的函数或模块。此外，AI还可以自动生成代码注释和文档。解放工作: 工程师可以减少在重复性代码编写和代码注释上的时间，更多地专注于算法设计和逻辑实现。 4. 测试阶段 AI的影响: AI可以自动生成测试用例，进行自动化测试，并识别潜在的代码缺陷。AI还可以帮助分析测试结果，提供修复建议。解放工作: 工程师可以减少在测试用例编写和手动测试上的时间，更多地专注于测试策略和质量保证。 5. 部署阶段 AI的影响: AI可以自动化配置管理、环境部署和持续集成/持续部署（CI/CD）流程。AI还可以监控应用程序的运行状态，并在出现问题时自动进行修复或回滚。解放工作: 工程师可以减少在部署和运维上的时间，更多地专注于业务逻辑和功能开发。 AI原生开发新范式 AI原生开发新范式可能意味着开发流程将更加智能化和自动化。从需求到部署的整个流程都可以由AI辅助完成，开发者更多地扮演指导者和监督者的角色，而不是单纯的编码者。这种范式可能包括： 自然语言交互: 开发者通过自然语言与AI交互，描述需求和设计，AI自动生成相应的代码和文档。智能协作: AI与人类开发者协同工作，提供实时建议和优化方案，减少人为错误。自动化测试与部署: AI自动完成测试和部署流程，确保代码质量和系统稳定性。 通义灵码与云效的结合 通义灵码在代码生成、注释添加及单元测试方面的快速生成能力，结合云效作为代码管理和持续集成平台，最终将应用程序部署到函数计算（FC）平台，这种集成方案可以显著提高开发效率和代码质量。工程师可以利用这些工具解放出更多时间专注于创新和高价值任务，而不是被繁琐的重复性工作所困扰。 结论 AI编码助手不会完全取代人类程序员，但它们会在未来研发流程中扮演越来越重要的角色。通过与AI的协作，工程师可以更高效地完成工作，专注于更具挑战性和创造性的工作。这种新的开发范式将带来更高的生产力和更好的产品质量，但也要求工程师不断学习和适应新的工具和技术。

在新茶饮行业中，AI的应用确实为消费者带来了个性化的体验，但其是否能成为行业发展的必然趋势，还需从多个角度进行分析。 首先，AI通过图像识别消费者的舌象和面象，结合中医理论推荐茶饮，这一技术的应用在营销上具有吸引力，能够满足消费者对健康和个性化的追求。然而，其准确性和可靠性仍需验证，因为口味调配具有主观性，AI的推荐可能无法完全满足所有人的需求。 其次，技术实现的难度和数据隐私问题也不容忽视。AI系统需要大量准确的数据进行训练，而数据收集过程中可能涉及隐私泄露风险，这需要企业在技术应用中加以重视。 此外，AI在新茶饮中的应用不仅限于推荐系统，还可以在制作流程中提高效率，通过数据分析洞察消费者需求，推动产品创新。然而，对于小型茶饮店而言，引入AI系统可能成本高昂，这可能导致行业竞争不平等。 最后，AI的应用可能影响就业结构，推动从业人员技能升级。因此，企业在追求技术进步的同时，也应关注员工的转型与发展。 综上所述，AI新茶饮可能是未来的趋势之一，但目前仍处于探索阶段。其能否成为行业发展的必然方向，取决于技术的成熟度、消费者的接受度以及实际应用效果。无论其是噱头还是未来，AI在新茶饮中的应用都值得我们持续关注和探讨。

在开发工作中，面对不断变化和挑战，制定一个有效的Plan B确实非常重要。以下是如何制定一个适合自己的Plan B的口语化建议： 识别潜在风险： 先想想可能会出什么问题，比如技术难题、需求变更或者人手不足。 准备备用方案： 如果技术栈出问题，有没有替代技术？需求变了，怎么快速调整？人手不够，能不能外包或临时增援？ 优先级排序： 弄清楚哪些是关键路径，哪些可以先放一放。确保Plan B所需的资源已经预留好了。 持续评估和更新： 经常回顾Plan B，看看需不需要调整。在敏捷开发中，Plan B也要随着迭代优化，保持灵活性。 心理准备： 接受可能的失败，别一遇到问题就慌。团队多沟通，确保大家都知道Plan B是什么，什么时候用，怎么用。 测试和记录： 测试Plan B，确保行得通。记录下来，写文档，以后用起来方便。 总之，Plan B不仅是技术上的准备，更是心理和团队协作上的准备。有了Plan B，面对变化和挑战时，心里会踏实很多。

对于开发者来说，动机和自律都是至关重要的，但它们在不同的阶段和情境中发挥着不同的作用。以下是对这一问题的总结和分析： 动机的作用： 内在驱动：动机源于对编程的热爱和对技术的追求，能够激发创造力和创新精神。面对挑战：在遇到困难时，动机能够提供持续的动力，帮助开发者坚持下去。学习新知：强烈的动机促使开发者主动学习新技术，保持竞争力。 自律的作用： 保证质量：自律帮助开发者养成良好的编码习惯，确保代码质量和项目进度。遵守规范：在团队合作中，自律确保遵守团队规范和项目时间表。长期维持：自律习惯的养成有助于在长时间内保持高效和稳定的工作状态。 两者的关系： 相辅相成：动机和自律相互促进，形成良性循环。良好的自律习惯可以增强自信心，进而增强动机；而强烈的动机也能提高自律的能力。不同阶段的侧重：在学习新技能时，动机可能更为重要；而在项目开发中，自律可能更关键。个人差异：不同开发者可能在动机和自律方面有不同的强项，需要根据个人情况来平衡。 结论： 综合重要性：动机和自律都是开发者成功的关键因素，缺一不可。平衡与发展：开发者应根据自身情况和具体环境，找到动机与自律的平衡点，以实现个人和职业的持续发展。 总之，动机和自律在开发者的成长道路上扮演着不可或缺的角色，它们的结合能够帮助开发者在技术道路上走得更远。

AI生成海报的优势： 效率高: 可以快速生成大量不同风格的海报，大大节省时间和成本。可控性强: 可以通过参数调整，控制海报的风格、颜色、元素等，满足特定需求。批量生产: 适合需要大量海报的场景，例如企业宣传、电商推广等。 人工手绘的优势： 独特性强: 具有独特的艺术风格和个人情感表达，更具感染力。细节丰富: 可以展现更精细的细节和更丰富的层次感。情感表达更直接: 艺术家可以将自己的情感和体验融入作品中，更能触动观者的心弦。 我的观点： 我认为AI和人工手绘并非对立的，而是可以互补的。AI可以作为辅助工具，帮助艺术家提高效率，实现更大胆的创意；而人工手绘则可以为AI生成的图像注入灵魂，使其更具艺术性和感染力。 对于捕捉生活中的美好瞬间，最佳选择取决于具体情况：如果需要快速制作大量海报，AI是更好的选择；如果需要表达独特的艺术情感和精细的细节，人工手绘更胜一筹。 甚至可以将两者结合，利用AI生成基础图像，再由艺术家进行润色和修改，达到最佳效果。 所以，与其选择其中一种，不如探索如何将两者优势结合，创造出更优秀的作品。

如果让我选择是否养一只AI宠物，我会觉得它是一个非常有趣的选项，尤其是考虑到现代生活中的种种压力。作为一个工作繁忙的人，我很难找到足够的时间去照料一只传统宠物。每天要面对大量的工作任务和社交活动，我常常感到疲惫不堪，社交时间也变得有限。如果能有一只AI宠物，不仅能在我需要时提供情感支持，而且还不需要我投入大量的时间去喂养、清理等，的确是一个吸引人的选择。 AI宠物能够随时随地和我互动，给我提供陪伴，不管是忙碌的工作日，还是空闲的晚上，它都可以在我需要的时候出现。这种24小时在线的陪伴，让我在忙碌中能得到一些安慰，尤其是在感到孤单或压力大的时候，它们似乎能起到缓解情绪的作用。对于我来说，AI宠物能帮助我减轻一些孤独感，尤其是在我没有时间去外面社交或是与朋友聚会的时候。 然而，我也清楚地知道，AI宠物不可能替代真实的宠物或人类之间的情感联系。尽管它们能够和我互动，但这种互动毕竟是基于程序的，不像真实宠物那样能感知到我的情绪变化，或是通过身体接触来安慰我。AI宠物更像是一个工具，虽然它能在短期内满足我情感上的需求，但它无法提供那种深层次的、源自真实关系的情感联结。 此外，我也会有一些担心，毕竟它依赖于技术，如果系统出现问题或者设备损坏，我就无法和它进行互动了。这种不稳定性有时让我感到它并不如传统宠物那样可靠。 总的来说，如果我只是希望在忙碌的生活中得到一点情感支持，而不想承担传统宠物所需要的责任，AI宠物无疑是一个不错的选择。它简单、便捷、不会让我感到负担，能够在我需要的时候提供陪伴。但如果我希望获得更真实、更深刻的情感联结，AI宠物显然无法替代真实的宠物或人际关系。所以，是否选择养一只AI宠物，取决于我当下的需求和对情感支持的期望。

随着人工智能技术的不断进步，AI客服在许多行业中已经逐渐取代了传统人工客服的部分职能，尤其是在处理重复性、标准化的查询或问题时。AI客服能够在全天候提供服务，解决客户的一些基础需求，比如查询订单、提供常见问题的答案、或者进行简单的故障排查等。以下是我对这个问题的思考： 我与AI客服的沟通场景 在日常生活中，我与AI客服的“沟通”主要发生在以下几个场景： 电商平台：购买商品后，我经常通过AI客服询问订单状态、物流跟踪、退换货政策等信息。大多数电商平台的AI客服能够快速响应，并给出精准的答案。 银行和金融服务：在查询账户余额、信用卡交易记录、常见问题时，AI客服提供了即时且准确的服务，尤其是当我遇到一些基本问题时，AI客服表现得非常高效。 技术支持：在一些软件或硬件的技术支持中，AI客服能够通过预设的解决方案指导用户进行基本的故障排除，如重启设备、清除缓存等。 通信公司：我也曾通过AI客服查询数据使用情况、流量剩余等信息。AI客服能快速回答这些标准问题，提升了效率。 AI客服是否能完全取代人工客服？ 1. 在简单任务中，AI客服表现出色 对于一些重复性的、规则明确的问题，AI客服的表现非常好，甚至超越人工客服的效率。例如，查询物流信息、查看账户余额、重置密码等简单查询，AI客服可以提供比人工客服更快速的响应。 2. 复杂问题仍需要人工介入 尽管AI客服在许多场景中提供了高效的服务，但当客户的问题较为复杂，涉及情感交流或需要创造性思考时，AI目前还难以全面取代人工客服。比如，处理客户的特殊要求、解决涉及多个环节的技术问题或在情绪激烈时提供安抚，这些任务仍需要人工客服的介入。 3. 情感理解与共情能力的限制 AI客服虽然在语言理解和处理上日益进步，但它缺乏人类的情感认知能力。面对一些情绪化、复杂或特殊的客户需求时，AI可能无法做出最佳反应，导致客户的满意度下降。 4. 安全和隐私问题 在涉及敏感信息的服务中，AI客服需要处理复杂的身份验证和数据安全问题。虽然AI可以在此方面做出严格的规范，但由于技术和监管的局限性，许多客户在涉及隐私和安全时，仍然更倾向于与人工客服沟通。 未来展望 未来，随着自然语言处理技术、深度学习和情感AI等技术的发展，AI客服的能力将逐渐提高，能在更广泛的场景下提供支持。然而，完全取代人工客服可能需要一个较长的时间，因为有些任务涉及高度的灵活性、创造性和情感智能，而这些是当前AI技术难以完全模拟的。 总的来说，我认为在未来的某些领域，AI客服将大大减轻人工客服的负担，但完全替代人工客服还需要一段时间。AI和人工客服可能会更多地成为互补关系，人工客服将处理更复杂和高价值的工作，而AI客服则承担日常、标准化的任务。

1. 你认为云计算将朝着哪个方向进化？ 云计算的未来发展将主要聚焦于以下几个方向： 边缘计算与分布式计算： 随着IoT（物联网）的普及，数据产生的地点和计算需求愈加分散。云计算将向边缘扩展，支持更加实时、低延迟的应用场景。边缘计算不仅可以优化大规模数据处理，也能为用户带来更好的体验。 多云与混合云： 企业将不再依赖单一云服务商，而是采用多个云平台和混合云架构，以优化成本、提高灵活性并规避供应商锁定风险。未来的云计算将更加注重不同云平台之间的互操作性和数据流动的无缝对接。 云原生与容器化技术： 云原生架构（如微服务和容器化技术）将进一步成为主流。这种架构不仅提升了应用的可扩展性和弹性，还支持企业在多云环境中高效部署和管理应用。 绿色云计算： 随着环保意识的提高，云计算的能效和可持续性将成为一个重要发展方向。利用更绿色、节能的技术和优化数据中心能效，将成为云计算发展的一个重要趋势。 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应用无疑能成为云服务商的重要增长动力，以下是几个原因： 数据和算力需求推动： 大型语言模型、计算机视觉等AI技术的发展需要强大的计算资源和大规模的数据存储，而云服务商正好具备这种基础设施优势。云服务商可以通过提供GPU、TPU等加速硬件和AI训练平台，满足这些需求，从而实现增收。 AI即服务： 随着AI技术的普及，企业越来越倾向于通过云平台租赁AI能力，而不是自行构建AI系统。云服务商可以提供各类AI服务（如机器学习平台、智能数据分析工具等），降低企业AI应用的门槛，吸引更多客户。 大模型的定制化与部署： 云服务商可以为企业提供定制化的大模型训练和部署服务，不仅帮助企业在具体应用场景中实现AI落地，还可以提供持续的模型优化和更新服务，进一步巩固其市场地位。 生态系统建设： 云服务商不仅提供基础设施，还通过构建AI生态系统（如开源框架、数据集、开发工具等）进一步促进大模型和AI应用的普及。这将使得云服务商成为AI创新的重要推动者。 因此，大模型和AI应用不仅能成为云服务商的第二增长曲线，还可能引领未来云计算领域的新一轮技术浪潮，推动云计算的深度变革与产业升级。

我想到现场 在 AI 时代的背景下，大数据技术将变得更加智能化、自动化，同时面对海量数据处理的需求，实时性和高效性将成为关键。Apache Flink 作为领先的流处理框架，已经在实时计算领域取得了显著的成就，但随着 AI 和大数据的融合，Flink 未来的发展仍有巨大的潜力。 我认为，Apache Flink 未来的发展趋势可能会有以下几个方向： 深度集成 AI 和机器学习：Flink 可以进一步增强与 AI 技术的结合，通过集成机器学习库和框架（如 TensorFlow 或 PyTorch），为实时流处理提供更强大的智能分析能力。这样，Flink 不仅可以处理数据流，还能够进行实时的数据预测、异常检测等高级分析。 更强的扩展性与自适应能力：随着云原生架构的不断普及，Flink 将需要更好地适应分布式计算环境，进一步提高其扩展性和弹性。自适应流处理、动态调整资源和任务调度将成为其核心竞争力。 跨平台的数据集成与互操作性：未来的数据生态越来越复杂，Flink 作为流式数据处理平台，将会与更多数据存储、消息队列、流媒体平台等进行无缝对接，提供更好的数据集成能力，助力企业实现全面的数据治理与统一管理。 增强实时数据可视化和监控功能：随着实时数据处理的普及，如何实时监控流式数据的健康状态和业务指标，将成为企业运维的核心挑战之一。Flink 未来可能会增强对实时数据的可视化展示能力，提供更友好的操作界面，帮助用户更快地定位问题。 总之，我期待 Flink 在 AI 时代能够继续推动流式计算技术的发展，帮助更多企业从实时数据中获得洞察，提升决策效率。

其实“存力”和“算力”是AI发展的两大关键支柱，像盖大厦的基石和引擎一样。没有存力，AI就没有可靠的数据基础；没有算力，AI的算法和模型也就无法真正发挥作用。 存储能力是AI的根基。海量数据的存储、管理和高效访问能力，直接决定了AI训练和推理的质量和效率。就像阿里云推出的数据湖解决方案，通过数据湖的整合，数据可以更方便地对接各种计算引擎，像MaxCompute和EMR等大数据系统，也让数据在存储和分析上有了更高效的一体化支持。这种架构相当于为AI的数据流动搭建了一条高速路，让算力在需要时能快速获取和处理数据，减少了数据读取的瓶颈。 不过，说到算力，它其实是AI发展到一定阶段后的核心推动力。现在的大模型越来越庞大，参数量从最初的几个Billion到现在的上万Billion，算力的需求早已成倍增长，直接关系到模型训练和推理的速度与质量。像阿里云的EAS-LLM服务，正是针对这些大模型推理需求设计的，利用BladeLLM的推理加速和优化部署来提供高性价比的算力支持，同时也减轻了客户的运维压力。这种算力解决方案能让大模型在实际应用中以更低的成本、更高效的方式运行，从而加速AI技术的落地。 总的来说，存力和算力之间是一种相互依存、相互促进的关系。高效的存力能加速数据处理，为算力提供稳定的数据支撑；而强大的算力也需要高速的数据读写来保障其性能。这种互动关系在AI发展过程中尤其明显：早期阶段，我们更关注如何收集、存储和管理数据；而到了后期，随着数据量增大，如何高效地利用这些数据进行训练和推理就变得更为重要了。可以说，未来AI的发展，不仅需要更强的算力，更需要存力与算力的协同创新，共同推动AI技术的持续进步。

通义灵码上线一周年的成就真令人振奋！超过600万的下载量，百万开发者和上万家企业的使用，显示了它的广泛认可和实用性。87%的开发者满意率也体现了它在提高工作效率方面的有效性。 关于年报和盲盒，我觉得这是一种有趣的互动方式！期待能看到我的AI编码助手年度身份标签。 使用体验：我在通义灵码的帮助下，提升了代码编写的效率，特别是在解决复杂问题时。它的智能提示功能真是太棒了，节省了我大量的调试时间！希望未来能继续看到更多功能更新。

AI技术的快速发展，确实在短剧创作领域掀起了一场变革。AI从智能编剧、角色塑造到场景生成等方面，为创作者带来了全新的创作工具与思维方式，让短剧的制作模式和内容表现都有了显著提升。围绕“AI助力后，短剧领域如何定义创意并进一步发展”这一话题，可以从以下几个方面展开讨论： 1. 智能编剧与内容创作效率提升 AI在编剧环节中的应用，显著提升了剧本创作的效率。通过自然语言处理（NLP）技术，AI能够快速分析大量文本，提供灵感素材、故事框架和情节发展建议。借助机器学习算法，AI可以模仿不同风格的剧本写作，帮助创作者打破创意瓶颈。例如，AI可以基于给定的主题、关键词或人物设定，生成多种剧情走向供编剧选择，这大大缩短了创作时间。 2. 角色个性化塑造与情感共鸣 AI在角色塑造中的应用，让人物的个性更加鲜明，情感表达更加真实。通过对观众反馈数据的分析，AI可以理解和预测观众对角色的情感反应，从而帮助创作者调整角色的性格、语言习惯和行为逻辑。这种智能化的角色设计，不仅提高了角色的真实感，还增强了观众的代入感，使短剧的情感共鸣更加强烈。 3. 场景自动生成与视觉表现创新 短剧制作中的场景设计与特效制作，通常是耗时且昂贵的环节。AI技术的引入，可以在剧本设定的基础上，自动生成逼真且富有创意的场景设计。无论是动画还是实拍场景，AI都能通过图像生成、3D建模等技术，快速生成符合剧情需要的视觉素材。这不仅降低了制作成本，还让剧组能够尝试更加大胆和独特的视觉效果，探索不同类型的风格化表现。 4. 个性化推荐与观众互动体验 AI在个性化推荐和互动体验上的应用，为短剧带来了更强的用户参与感。通过深度学习算法，AI可以分析观众的观看习惯和喜好，向用户推荐更加契合个人兴趣的短剧内容。此外，AI还能支持互动式剧情发展，根据观众的选择即时调整剧情走向，为观众提供定制化的观看体验。这种互动式的体验突破了传统的线性叙事模式，为短剧创作带来了更多创新空间。 5. 创新与传统制作模式的碰撞 尽管AI技术在创作中展现了强大的辅助能力，但它也引发了关于创意与技术平衡的讨论。AI擅长的是在数据和算法的基础上进行逻辑推演，但艺术创作中很多独特的创意，往往来自于不可预见的灵感与情感表达。未来，AI技术如何与人类创意充分结合，将成为短剧领域发展的关键。在提高制作效率的同时，AI将更多承担重复性、技术性较强的工作，而将灵感创意的空间留给人类创作者。 结语 AI助力下的短剧创作，正在突破传统制作的界限，为创作者提供了更加多样的工具和可能性。未来，我们可以期待更多基于AI技术的短剧新形式，如虚拟角色主演、实时生成剧情等新体验。对于创作者而言，AI是一个全新的“创作伙伴”；而对于观众而言，AI带来了更加个性化、互动性更强的观看体验。这一切都在重新定义短剧的创意边界，让我们共同期待AI助力下短剧领域的更多惊喜与可能。

为了使用 Java SDK 连接到开启了 NACOS_AUTH_TOKEN 认证的 Nacos 实例，你需要在请求中添加认证 token。NACOS_AUTH_TOKEN 是 Nacos 服务提供的一种基于 token 的认证方式，当开启认证后，所有的请求都需要带有认证 token。 具体步骤如下： 1. 添加 Nacos SDK 依赖 首先，确保你已经在项目中引入了 Nacos 的 Java SDK。使用 Maven 的话，你可以在 pom.xml 中添加以下依赖： dependency> groupId>com.alibaba.nacosgroupId> artifactId>nacos-clientartifactId> version>2.x.xversion> dependency> 2. 设置认证 token 和初始化 Nacos 客户端 当 NACOS_AUTH_TOKEN 认证开启时，每次与 Nacos 通信时需要提供 token，你可以通过在请求的 header 中添加 Authorization 字段来完成这个操作。 在 Java SDK 中，使用 Properties 对象来配置认证信息。你可以通过设置 nacos.auth.token 参数，来让 SDK 自动为每个请求添加 token。 下面是一个示例，展示了如何使用 Java SDK 连接到开启了 NACOS_AUTH_TOKEN 认证的 Nacos 实例： import com.alibaba.nacos.api.NacosFactory; import com.alibaba.nacos.api.config.ConfigService; import com.alibaba.nacos.api.exception.NacosException; import java.util.Properties; public class NacosAuthExample { public static void main(String[] args) { // 创建配置对象 Properties properties = new Properties(); // 设置 Nacos 服务地址 properties.put('serverAddr', 'http://127.0.0.1:8848'); // 设置认证 token properties.put('nacos.auth.token', 'your_token_here'); // 如果使用的是 Nacos 2.x 版本，可以使用以下配置来指定命名空间 properties.put('namespace', 'your_namespace_here'); try { // 创建配置服务实例 ConfigService configService = NacosFactory.createConfigService(properties); // 从 Nacos 获取配置示例 String dataId = 'example-data-id'; String group = 'DEFAULT_GROUP'; String content = configService.getConfig(dataId, group, 5000); System.out.println('Config content: ' + content); } catch (NacosException e) { e.printStackTrace(); } } } 3. 关键参数说明 serverAddr: 指定 Nacos 服务的地址，例如 http://127.0.0.1:8848。nacos.auth.token: 这个是关键部分，用来设置认证 token，当 Nacos 开启了 NACOS_AUTH_TOKEN 验证时，所有的请求都必须包含这个 token。namespace: 可选，如果你使用了 Nacos 的命名空间管理功能，指定你要操作的命名空间。 4. 获取和管理 NACOS_AUTH_TOKEN 在生产环境中，token 通常是通过某种方式动态生成或者从环境变量中获取。确保 token 的安全性，避免硬编码敏感信息。 注意事项 如果使用的是 Nacos 2.x 版本的认证方式，可能需要额外的身份认证配置，比如用户名和密码，这时可以通过 nacos.username 和 nacos.password 来设置认证参数： properties.put('nacos.username', 'nacos'); properties.put('nacos.password', 'nacos'); 根据你的 Nacos 实例配置和认证方式调整这些配置即可。 通过这种方式，你可以使用 Java SDK 成功连接开启了 NACOS_AUTH_TOKEN 认证的 Nacos 实例并进行配置操作。

在阿里云的ECS（Elastic Compute Service）实例上，你可以通过SSH登录到实例后在命令行中执行import操作。这通常是在Python交互环境或者执行Python脚本时进行的。以下是几种常见的方式： 1. 在Python交互式Shell中执行import 如果你想在ECS的命令行中直接进入Python交互式环境并执行import操作，可以按照以下步骤： SSH登录到ECS实例：首先通过SSH登录到ECS实例。例如： ssh user@your-ecs-instance-ip 启动Python交互式环境：在命令行中输入python或python3（根据你安装的Python版本）： python3 在Python Shell中进行import：进入Python环境后，直接输入import命令，例如： >>> import tensorflow as tf >>> import numpy as np 这样，你就可以在交互式环境中导入Python库并测试代码。 2. 在Python脚本中使用import 如果你想在ECS实例上运行一个包含import语句的Python脚本，可以按照以下步骤： 创建Python脚本：在命令行中，使用文本编辑器（如nano、vim）创建一个Python脚本文件： nano my_script.py 在my_script.py中编写你需要的代码，例如： import tensorflow as tf import numpy as np print('TensorFlow version:', tf.__version__) print('Numpy version:', np.__version__) 保存并退出：保存脚本并退出编辑器（在nano中，按Ctrl+O保存，Ctrl+X退出）。 运行Python脚本：在命令行中运行这个Python脚本： python3 my_script.py 这样就可以在脚本中执行import操作，并查看输出结果。 3. 通过命令行直接执行import 你也可以直接在命令行中执行一行Python命令来进行import操作，而不需要进入Python交互式Shell或编写脚本： python3 -c 'import tensorflow as tf; import numpy as np; print('TensorFlow version:', tf.__version__); print('Numpy version:', np.__version__)' 这种方式适用于测试简单的import操作或执行小段代码片段。 4. 安装缺失的Python库 在执行import操作时，如果遇到库未安装的错误，你需要先使用pip进行安装。例如： pip3 install tensorflow numpy 然后再重新运行import操作。

在TensorFlow中，要查看或获取当前环境中默认的调试参数，可以通过多种方式来检查默认的配置。例如，你可以查看TensorFlow的日志配置、调试环境变量等。以下是几种方法来查看默认的调试参数： 1. 使用tf.config查看配置 TensorFlow 2.x版本中，可以使用tf.config查看当前的设备设置和调试相关参数，比如是否启用了GPU等： import tensorflow as tf # 查看当前设备列表（如CPU、GPU等） print(tf.config.list_physical_devices()) # 查看XLA加速器状态 print(tf.config.optimizer.get_jit()) 这种方法主要是查看TensorFlow运行时的配置，适用于想了解硬件设备和加速器等配置的场景。 2. 查看tf.compat.v1中的Session配置 如果你的代码使用的是tf.compat.v1中的图模式（Session），可以通过tf.compat.v1.ConfigProto来查看或打印当前会话的默认配置： import tensorflow as tf # 查看默认的配置参数 config = tf.compat.v1.ConfigProto() print(config) ConfigProto中包含了TensorFlow运行时环境的一些默认设置，比如并行线程数、内存增长等。 3. TensorFlow日志级别配置 TensorFlow通过环境变量或代码设置日志级别，这会影响调试输出的详细程度。你可以检查或更改这些设置： 通过环境变量设置： export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=0 # 默认值（显示所有日志，包括调试信息） export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=1 # 仅显示INFO、WARNING和ERROR日志 export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2 # 仅显示WARNING和ERROR日志 export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=3 # 仅显示ERROR日志 在代码中设置日志级别： import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '0' # 设置日志输出为DEBUG级别 查看这个环境变量可以帮助你了解当前TensorFlow的日志输出配置，从而知道调试信息是否被抑制。 4. 查看调试工具（如tf.debugging或tf.compat.v1.debugging）的默认行为 如果你使用tf.debugging进行断言或检查操作，可以查看其文档或直接尝试使用某些API，并打印其默认行为。例如： import tensorflow as tf # 查看调试断言行为 try: tf.debugging.assert_equal(1, 2) except tf.errors.InvalidArgumentError as e: print('Default debugging assertion behavior:', e) 这种方法可以帮助你了解调试断言在默认情况下是如何处理异常的。 5. 查看环境变量 TensorFlow和其他库一样，很多配置是通过环境变量控制的，可以使用Python的os.environ来查看所有环境变量的默认值： import os # 打印所有环境变量 for key, value in os.environ.items(): print(f'{key}: {value}') # 查看与TensorFlow相关的特定环境变量 print(os.environ.get('TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL', 'Not Set')) print(os.environ.get('CUDA_VISIBLE_DEVICES', 'Not Set')) 这样可以快速看到与TensorFlow运行相关的环境变量设置，包括调试级别、GPU设备等。