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首先，EDA的高可扩展性是其受欢迎的关键因素之一。在云计算时代，随着业务需求的快速变化，系统需要能够灵活地应对不断增加的工作负载和流量。EDA通过基于事件的异步通信方式，使得组件之间可以独立运行，从而支持非常方便的水平扩展。企业可以根据需要添加更多组件或服务实例，以满足业务增长的需求。

其次，EDA的异步通信和解耦特性有助于提高系统的弹性和容错能力。在复杂的分布式系统中，一个组件的故障可能会导致整个系统的中断。然而，EDA通过解耦组件之间的直接依赖关系，使得某个组件的故障不会对整个系统产生灾难性影响。这种容错性使得系统更加健壮，能够适应各种不确定性和变化。

此外，EDA的实时处理能力也使其在实时数据分析和业务场景中占据重要地位。在数字化商业解决方案中，对实时数据的处理和分析至关重要。EDA能够实时处理大量数据和复杂的事件模式，使得企业能够迅速获得洞察力，对快速变化的情况做出反应。这种能力对于提升业务效率、优化用户体验以及抢占市场先机具有重要意义。

一、技术基础扎实

技术PM虽然不需要精通所有技术细节，但必须对项目涉及的核心技术有深入的了解。这样，才能在技术决策中提供有价值的意见，确保技术方向正确，同时也能在团队中树立威信。

二、项目管理能力出众

技术PM需要掌握项目管理的核心知识和技能，包括项目计划制定、进度控制、风险管理、资源协调等。通过有效的项目管理，确保项目能够按时、按质、按预算完成。

三、良好的沟通协调能力

技术PM需要与团队成员、上级、客户等多方进行有效沟通。他们应该能够清晰、准确地传达项目需求和目标，协调各方资源，解决冲突，确保项目顺利进行。

Serverless架构具有免运维的特点。传统的图像处理应用通常需要大量的服务器和存储资源，而这些资源的管理和维护对开发者和企业来说是一个沉重的负担。Serverless架构则将这些任务交由云服务平台来处理，开发者无需关心服务器的配置、维护和扩展，只需专注于业务逻辑的实现，从而极大地减轻了运维压力。

线程死循环确实是一个在多线程应用程序开发中常见且棘手的问题。为了有效地定位和处理这个问题，并在编码阶段尽可能规避潜在风险，我们可以从以下几个方面着手：

一、精准定位线程死循环

日志分析：在关键代码段和循环中加入详细的日志记录，记录线程的执行状态和关键变量的值。当怀疑线程进入死循环时，可以通过分析日志来定位问题。
线程监控工具：使用专门的线程监控工具来监控线程的运行状态，如线程的运行时间、CPU占用率等。当发现某个线程的运行时间异常或CPU占用率持续高位时，可能意味着该线程陷入了死循环。

多语言支持：随着全球化的推进，多语言支持已经成为AI应用的一个重要需求。期待通义千问能够在未来增加更多的语言支持，为更多用户提供服务。

程序员在编写程序时难以一次性完成所有代码并使其完美无瑕，这涉及到多个层面的原因。即使在设计之初尽力思考全面，实际操作中也力求精确，后期的调试与维护仍然是必要的。以下是一些主要的因素：

复杂性：软件的复杂性是一个核心问题。随着软件规模的增长，其内部结构和交互也会变得更加复杂。这种复杂性使得在设计阶段就预见到所有可能的问题变得极为困难。即使是经验丰富的程序员也可能在复杂的逻辑和交互中遗漏某些情况。

需求变更：在软件开发过程中，客户需求可能会发生变化。这种变化可能导致原有的设计或代码需要调整，以适应新的需求。这种变更在开发过程中是常态，因此，程序员需要不断地对代码进行迭代和修改。

技术限制：虽然技术不断进步，但仍然存在一些难以克服的局限性。例如，某些编程语言的特性可能限制了代码的可读性或可维护性，而硬件限制也可能影响软件的性能。这些因素都可能导致代码在初期看似完美，但在实际运行中出现问题。

团队协作：在大型项目中，程序员通常需要与其他团队成员协作。这种协作可能导致代码风格、逻辑或结构上的差异，从而引入新的错误或问题。因此，即使每个程序员都尽力保证自己的代码质量，整个项目仍然需要经过多次的测试和调试。

测试的局限性：虽然测试是确保软件质量的重要手段，但测试本身也存在局限性。例如，测试用例可能无法覆盖所有可能的输入和场景，或者测试环境可能与实际运行环境存在差异。这些因素都可能导致在测试阶段未能发现的问题在实际使用中暴露出来。

综上所述，程序员在编写程序时难以一次性完成所有代码并使其完美无瑕是多种因素共同作用的结果。因此，后期的调试与维护是软件开发过程中不可或缺的一部分。通过不断的迭代和改进，程序员可以逐渐提高软件的质量和稳定性，以满足客户的需求和期望。

程序员日历。
用AI写代码是一种新颖富有挑战的体验。它带给我一种前所未有的便利性和效率，也让我对编程有了更深入的认识。

如何看待Agent的“成本效益比”？
Agent的“成本效益比”是评估其实际应用价值和经济效益的重要指标。这涉及到Agent的研发成本、运营成本、维护成本与其所能带来的收益之间的对比关系。在评估时，需要综合考虑Agent的性能、效率、准确性、可靠性、可扩展性等因素，并与同类技术或解决方案进行比较。

理想情况下，Agent应该能够在降低成本的同时提高效益，如通过自动化流程、优化资源配置、提高决策效率等方式，为企业或个人创造更大的价值。然而，在实际应用中，Agent的成本效益比可能会受到多种因素的影响，如技术成熟度、市场接受度、数据质量、算法优化等。因此，在评估Agent的成本效益比时，需要综合考虑这些因素，并做出合理的预测和判断。

你对未来Agent的发展趋势有哪些见解和期待？
未来Agent的发展趋势可能会表现在以下几个方面：

技术融合与创新：随着人工智能、机器学习、自然语言处理等技术的不断进步，Agent将能够更好地理解和处理复杂的信息和任务，实现更高水平的智能化和自动化。
跨领域应用：Agent的应用领域将不断扩大，从现有的客户服务、智能家居等领域扩展到医疗、教育、金融等更多领域，实现跨领域的智能化服务。
个性化定制：随着用户需求的多样化，Agent将能够根据用户的偏好和需求进行个性化定制，提供更加贴心和高效的服务。
安全与隐私保护：随着Agent在各个领域的应用越来越广泛，如何保障用户数据的安全和隐私将成为重要的议题。未来Agent的发展将更加注重数据安全和隐私保护技术的研发和应用。
从一个先进工具走向行业专家，你认为Agent面临的关键瓶颈是什么？
Agent从一个先进工具走向行业专家所面临的关键瓶颈可能包括以下几个方面：

技术瓶颈：虽然Agent的技术在不断发展，但在某些领域或任务上，其性能和效率可能仍无法达到人类专家的水平。这可能需要进一步的技术创新和突破。
数据瓶颈：Agent的学习和决策依赖于大量的高质量数据。然而，在实际应用中，往往存在数据稀缺、质量不高、标注不准确等问题，这会影响Agent的性能和准确性。
可解释性和信任度：Agent的决策和行为需要能够被用户理解和信任。然而，当前的很多Agent模型（尤其是深度学习模型）往往缺乏可解释性，这使得用户难以理解其决策依据和逻辑。如何提高Agent的可解释性和信任度是一个重要的问题。
法律和伦理问题：随着Agent在各个领域的应用越来越广泛，如何制定和遵守相关的法律和伦理规范也成为了一个重要的议题。这需要政府、企业和研究机构共同努力，制定合适的法规和标准，并推动Agent的合法、合规和道德应用。

1.你认为它会对哪些行业带来显著变化？

在自动驾驶车辆中，Vision Pro可以识别交通信号、行人、障碍物等，帮助车辆做出正确的驾驶决策。

2.如果有机会使用Sora创作你的第一个AI短视频，你希望它帮你生成什么样的内容呢？

我希望它帮我生成一个关于未来科技发展趋势的内容。这个视频可以展示未来几年内可能出现的创新技术，并通过生动的动画和解说，让观众对这些前沿科技有更直观和深入的了解。

3.生成式AI目前还存在哪些待解决的关键问题？可以从技术层面、伦理道德层面来讨论。

生成式AI通常需要大量标注数据进行训练，但高质量标注数据的获取成本较高，且可能存在标注错误的问题，影响模型性能。

1.作为一位开发者，你会考虑将Vision Pro应用到编程中吗？你对此持有怎样的看法呢？

首先，我需要明确一下“Vision Pro”在这里指的是什么。如果“Vision Pro”是一个具体的技术、工具或平台，那么我作为一个开发者，会非常乐意考虑将其应用到编程中。

2.你认为Vision Pro有可能改变开发者的工作模式与效率吗？欢迎分享~

工作流程的优化：如果Vision Pro能够提供一种更高效的方式来处理视觉任务或数据分析，那么它有可能改变开发者的日常工作流程。例如，通过自动化某些繁琐的任务或提供直观的界面来简化复杂的过程，开发者可以更加专注于创新和解决核心问题。

1、请结合实际案例分享一下你的 K8s 运维/使用经验。

随着业务的快速扩展，传统的Docker编排方式已无法满足需求，因此我们决定采用K8s进行容器编排和管理。

使用K8s的Deployment和Service资源，我们轻松实现了应用的快速部署和水平扩展。通过YAML文件定义资源配置和扩展策略，大大简化了操作过程。

2、你认为ACK AI 助手能够有效降低K8s 的运维复杂度吗？

它能够自动检测集群状态、预测潜在问题并提供解决方案，从而降低了K8s的运维复杂度。

3、ACK AI 助手正式版上线后，你还期待有哪些新功能？

支持对多个K8s集群的统一管理和监控，提高运维效率。

1.结合具体场景，你认为Sora将如何改变视频内容创作领域？

Sora可能会利用AI技术自动生成视频内容，如通过文本到视频的转换，或者基于已有的视频内容生成新的变种。这将极大地提高内容创作的效率，使创作者能够更快速地生成多样化的视频内容。

2.未来AI还能在内容创作领域带来什么新的突破？

更自然和逼真的语言生成：未来的AI技术可能会更好地模拟人类的语言表达方式，生成更自然、更逼真的文本和语音内容。这将使AI在内容创作领域的应用更加广泛和深入。

"愿你的代码永远没有bug，生活就像数据结构一样有序，新的一年里，祝你像CPU一样高速运转，像硬盘一样存储满满的幸福！"

１.要助力国内AI走得更高更远，你认为国产算力平台还需经历哪些磨砺和革新呢？

1）推动AI算法和模型的研发，提升算力平台的准确性。
2）升级架构，满足不同场景下的性能需求。
3）确保用户数据的安全和隐私。

２.国产算力土壤之上，能孕育出怎样的AI创新之花？

1）在智能制造领域，可以利用AI技术实现智能检测、智能控制；
2）在智慧城市领域，可以利用AI技术实现智能交通、智能安防；
3）在金融领域，可以利用AI技术实现智能风控、智能投顾。

1.你有哪些方法或技巧来应对日常的工作压力？

均衡的饮食，充足的睡眠，以及定期的运动。听听音乐、散散步或者冥想。

2.你如何平衡工作和个人生活，以防止职业倦怠？

在下班后尽量不回工作邮件或者消息，将工作和生活明确区分开来。
在工作之余找到自己喜欢的事情去做。
和朋友或者家人多交流。

1.作为开发者，你有“IPv4地址紧缺”的担忧吗？如果遇到这种情况，你打算在日常工作中主动支持IPv6吗？

担忧。支持IPv6。IPv6相比IPv4提供了更大的地址空间。我会学习IPv6的相关知识，将其应用到我的开发工作中，为推动IPv6的普及做出贡献。

2.在IPv6“一粒沙一个IP”的广阔前景与当前迁移挑战并存的局面下，你觉得 IPv4 地址的收费策略能否有效推动 IPv6 的普及？为什么？

能有效推动IPv6的普及。通过提高IPv4地址的费用，可以促使企业和组织更快地迁移到IPv6，以降低网络地址的运营成本。

3.对于目前IPv6迁移准备不足的说法，你有哪些担忧或建议呢？

尽管IPv6相比IPv4具有许多优势，但是在实际应用中仍面临许多挑战，如设备兼容性、网络架构改造、安全问题。为了解决这些问题，需要政府、企业和开发者共同努力，加强技术研发和应用推广。

1.你在实战过程中，有通过阅读源码突破瓶颈的经历吗？

在遇到复杂的技术问题或者要深入了解某个技术的内部原理时，阅读相关的源码是一个非常有效的方法。阅读和理解源码，让我可以更深入地了解系统的运作方式，解决棘手的问题。

2.对于很多人说“读源码太枯燥了，没啥意思”，对此你有什么看法呢？

阅读源码确实需要耐心和专注，尤其是当面对大量的代码和复杂的逻辑时。源码阅读是提升技术能力的关键步骤，会带来更深层次的理解和学习。

3.在你看来，阅读源码有哪些好方式与好步骤呢？欢迎分享

1.选择你感兴趣或者与你当前工作密切相关的源码。
2.在开始阅读源码之前，先花时间了解整个项目的结构和目录结构。
3.从简单的功能或模块开始阅读，逐步深入到更复杂的部分。

1.在过去一年中，你对哪项技术创新印象最深刻？

Transformer架构。
Transformer是为自然语言处理任务而设计的，但它已被证明在算机视觉和语音识别领域也具有强大的潜力。GPT-3等大型语言模型的推出，Transformer在自然语言处理领域的影响力进一步增强。

2.展望2024，你期待云计算领域发生哪些变革？

随着企业对云服务的需求不断增加，将更加关注如何保护敏感数据和客户信息。这可能会导致更多的安全措施和技术的发展，以增强云环境中的数据保护和隐私保护。
随着物联网设备的普及和数据量的增长，将数据传输到中央数据中心可能会变得不切实际。因此，云计算可能会进一步向边缘计算转移，使得数据处理和分析更加接近数据生成的位置。

1、如何看待院士点赞国产数据库？这一行业还有哪些前景？

我认为国产数据库在技术和应用方面取得了显著进展，得到国内顶级专家认可。这也表明国内数据库领域的发展势头强劲，有望在未来实现更大的突破和进展。
在云数据库、分布式数据库、大数据分析等领域，会有更多的机会和挑战。

2、中国在数据库领域正在赶超世界先进水平，您觉得数据库产业的突破到底意味着什么？

意味着中国在信息技术领域的影响力和地位不断提升，意味着中国在数字经济时代拥有了更加强大的基础设施支撑能力。

有个别公司要求能用AI写的代码，不容许程序员手写，如果要手写，必须注释说明AI写不了这段代码的原因，你赞同这种企业做法吗？为什么？

对于这种企业做法，我不支持。
虽然AI在编程方面可以提供高效、自动化的代码生成，但完全依赖AI可能会导致代码缺乏创造性，并且可能增加理解和维护的难度。同时，强制要求使用AI编写代码可能会限制程序员的手动编写能力，从而在某些情况下导致代码的质量和可靠性问题。