我想到现场# 对于 “AI 时代下大数据技术未来路在何方？以及 Apache Flink 未来发展趋势” 这个话题，在 AI 时代，大数据技术将与 AI 深度融合。一方面，大数据为 AI 提供海量数据基础用于模型训练与优化，AI 则反过来助力大数据处理，例如智能数据清洗、自动化数据标注等。未来大数据技术会更加注重实时性与智能化，实时处理海量数据以满足当下快速决策需求，同时利用 AI 提升数据...

云计算的进化方向 云原生与应用、大模型的深度融合：云原生作为云计算演进的重要方向，将与应用、大模型更紧密结合。未来，应用开发会更多地基于云原生技术，实现上层应用的现代化服务，助力企业数字化、智能化转型。例如，通过云原生架构，能够更高效地部署和管理 AI 应用，提升应用的性能和可扩展性. 算力服务的升级与创新：基础云计算服务将向新一代算力服务演进，人工智能、区块链、大数据、扩展现实等算力服务不...

在AI时代，存储能力和计算能力都是推动技术进步的关键因素，它们相辅相成，难以割舍。然而，根据不同的应用场景和阶段，它们的重要性可能会有所侧重。 我对“存力”与“算力”重要性的分析： 存储能力（存力）的重要性 数据基础：存储能力是AI的基石。没有足够的数据存储，就无法收集和保存海量的数据资源，而这些数据是训练强大AI模型的必需品。 数据访问速度：随着数据量的增加，存储系统的访问速度和效率变得至...

建议：将通义灵码直接接入到阿里云函数计算，让更多的普罗大众可以使用自然语言实现自己的编程需求，例如自动获取招考公告等。 在当今数字化时代，编程不再是专业人士的专属技能。随着人工智能技术的发展，越来越多的普通人也开始尝试通过自然语言来实现自己的编程需求。通义灵码作为一种创新的自然语言处理工具，能够帮助用户更加便捷地完成各种编程任务，比如自动获取招考公告等。为了进一步推广这一技术，建议将通义灵码...

技术层面 优化模型架构与训练机制：研发人员应不断改进大模型的架构，使其在生成信息时能更准确地依据事实和逻辑。同时，完善训练数据的筛选和预处理，确保数据的真实性和可靠性，从源头上减少虚假信息生成的可能性。 引入事实核查机制：在大模型的生成过程中，嵌入事实核查模块，对生成的内容实时进行事实性检验，一旦发现与已知事实不符的信息，及时进行修正或提示。 提高模型的可解释性：增强大模型的可解释性，使人们...