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我尝试过用AI生成幽默段子，结果有些确实挺有意思，但更多的还是感觉有点生硬。毕竟幽默不仅仅是词语的堆砌，还需要感性和情境的把握。而AI的幽默常常缺乏那种细腻的情感和对社会文化的深刻理解。所以，虽然AI能根据算法生成笑话，但和真人创作的幽默相比，缺少了些许“灵魂”吧。 真人创作的幽默往往能融入更多的个性、生活经验和情感共鸣，比如付航的段子，大家估计最近都听过刘哥（后面才知道是付航的串串小狗），段子里面说雪糕掉地上了，问刘哥雪糕掉了，怎么才能吃，刘哥说没人看见就能吃，然后付航做出吃雪糕的动作，观众们都笑了，我现在这样子给你讲你可能也觉得很正常的事情，怎么大家怎么容易笑，其实段子特别是现场的，不是全看内容，还有表演者的表演手法，这我认为就是真人相比于AI很不同的地方。

我觉得AI宠物不能满足陪伴需求呢是，如果让我选，我会选择养一只AI小猫，AI小猫不需要清洁，也不需要频繁的照顾，它可以随时在线互动，随时带出门，随时撸猫，尤其是它能够模拟宠物的互动行为，比如通过语音对话、虚拟陪伴、反应等方式给我带来情感上的支持，这对于工作繁忙的我来说，确实很具吸引力。但是从深度情感需求的角度来看，AI宠物始终不如真实的宠物，如果是真的小猫估计会天天捣蛋搞乱我的小窝，而AI小猫可能并不会，可是正是因为小猫会捣乱，会在平平淡淡的生活里面添油加醋哈哈，让我每天下班回家有种开盲盒的感觉，总是期待下班回家看看我的小猫，这不正是AI宠物没办法提供的归属感吗？

现在的AI客服已经能处理简单、重复性高的任务，但不会完全取代人工客服因为在处理高复杂性、情感化的问题时，人工客服仍然不可或缺。你也不想你买到假货之后，去找客服讲，客服一个劲会你“亲，很抱歉，给你带来困扰”，然后不给解决方案把 又比如一些情感和复杂问题处理：AI缺乏同理心，无法应对复杂、需要情感共鸣的情况。还有一些创造性和判断：AI在解决复杂问题时有限，而人工客服可以提供创新性和灵活的解决方案。

在我的职业探索之路上，最深刻的建议来自一位经验丰富的前辈，他对我说：“在你的职业生涯中，不要仅仅做一个棋子，要努力成为下棋的人。” 这句话对我影响颇深，成为了我职业生涯中的一盏明灯。 我曾在一家科技公司担任初级开发者，每天的工作重复而缺乏挑战。虽然稳定但是感觉自己像螺丝钉一样，而且我逐渐感到自己的潜能没有得到充分发挥，仿佛只是在他人布局的棋盘上走着设定的路线。想起前辈的话，我开始主动寻求和承担更多具有挑战性的项目，努力向项目管理和决策的角色转变。通过晚上网上的自学，加深了对行业的理解，并开始主动提出改进方案。 这一转变并非一帆风顺，但正如前辈所言，只有成为棋局的主导者，才能真正掌握自己的命运。我的努力最终获得了认可，我被提升为小组长，开始领导团队，并对项目的方向和执行有了更多的发言权。我从一个执行者变成了一个小小决策者。这份建议照亮了我的职业路径，也让我学会了在复杂的职场环境中寻找和把握机会。

乒乓球机器人的崛起仿佛是一场科幻小说的现实演绎，它们确实很精准和反应速度快，就如同星际战舰中的自动驾驶系统，准确无误地执行每一个指令。 我觉得与机器人对练的确有其独到的优点，比如提供了用不完的耐心，像一位永不疲倦的教练，随时待命，帮助我们打磨技术，纠正错误。机器人的反馈速度快，人我们很快能发现我们技术动作的不足，使得训练效率大大提高，而且它们不受情绪影响，每一球都准确到位，是学习特定技巧的理想方法。 但是哈我还是觉得真人对练则带有一种不可替代的人文魅力，它不仅仅是技术的磨合，更是一场情感与策略的交流。拿古老的棋局举例子，每一步棋都充满了对手的性格和情感波动，这种人际间的微妙交流是任何机器人所无法复制的。人类对手能够带来意外的挑战和变化，更能模拟真实比赛中的不确定性，增强应变能力。 面对这两种截然不同的练习方式，我更倾向于两者结合使用，不过可能真人部分会多一点。可以将机器人看作是技术精进的“磨刀石”，在基础训练和技术强化阶段发挥巨大作用。而真人对练则是提升比赛应对和策略布局的“试金石”，帮助理解比赛的心理和策略深度。 我很喜欢的音乐家说过一句话，乐理知识可以帮我们准确地击打每一个音符，而真实的听众则让我们学会如何用音乐去触动人心。类比到这里也是如此。

电子书和传统纸质书都有。如果说传统纸质书是那种历经时间考验的老藤酒，散发着复古书架上的沉甸甸的香气，那么电子书就如同那杯现调的鸡尾酒，色彩斑斓，随时可以调配出新的滋味。这两种阅读方式，就像是两种截然不同的艺术流派，在我的生活画布上交替点缀。 最近，我既沉浸在传统纸质书带来的经典韵味中，也享受着电子书无处不在的便捷。举个例子，我正在阅读的传统纸质书是Haruki Murakami的《挪威的森林》，这本书的纸张上沉淀了岁月的气息，每翻一页，都仿佛能闻到墨水混合纸张的独特气味，让我仿佛走进了那个年代的日本，每一个情感波动都触手可及。 而在电子阅读器上，我刚刚翻完了《高度敏感的力量》这本书，它让我在匆忙的地铁里也能轻松地探索敏感性在现代社会中的复杂影响。电子书的背光屏和可调节字体让阅读变得无比轻松，尤其是在夜晚，不需要额外的灯光，就可以在床上舒适地阅读，不打扰到旁边已经入睡的家人。 电子书与纸质书在我的阅读生活中各有占据，就像日常饮食中既需要营养丰富的主食，也离不开调味增香的佐料。电子书的便携性和功能性让我能够随时随地进行信息的快速摄取，而纸质书则让我享受到阅读的仪式感，体验更深层的精神交流和情感共鸣。我们生处在这个充满选择的时代，能够同时享受这两种阅读方式，实在是一种幸福啊。

在这个科技与自然交织的时代，我的建设也不光光是传统的。想象一下，如果把传统健身比作一位经验丰富的老师，那么科技健身就像是一个充满创意和活力的新助手，两者并不冲突啊。 我常常晨跑。每次脚步在公园的小径上坚实地落下，都感觉自己是自然界的一部分，和早晨的露水、清新的空气一起呼吸。跑步不仅是对我的体力的挑战，更是心灵的洗礼，它让我在日常生活的忙碌与喧嚣中找到了一片宁静的净土。 而当我穿戴上智能运动手表，我的健身之旅便增加了一份科技的味道。这个小巧的设备就像是我的私人教练，它精确地记录我的每一次心跳、每公里的速度，甚至是燃烧的卡路里。它的存在让我的运动不再是盲目的汗水堆积，而是一种数据驱动的科学锻炼。通过这些数据的反馈，我可以更精确地掌握自己的健身状态和进步，，让自己没有借口去偷懒顺便优化我的训练计划。

在这个快节奏的时代，睡眠像是我们的奢侈追求，每晚的睡眠质量往往左右着第二天的精神状态和工作效率。我自己的睡眠质量就像是多变的天气预报，时晴时阴，偶尔还会有雷阵雨，说人话就是有时候睡的很踏实，有时候感觉睡醒被人打了一样。 要说使用，我就用过智能枕头（牌子就不说了），里面有个牵引模式，可以随着档位加高（一共是3档），气囊也越鼓越大，后脑勺会被贴的越来越紧，支撑越来越硬，颈部肌肉则有酸爽的挤压感。我个人这个模式是个非常好的睡前仪式，尤其是日常颈部疲劳，或者是久坐不动之后，让身体先平复下来到理想状态，再去酝酿睡意，更容易获得深度睡眠。还有些什么声波模式我觉得睡觉还是不要有噪声好一点 除此之外，睡眠记录手表则像是我的个人睡眠日记。它不仅记录下我每晚的睡眠质量，还分析了我的睡眠周期，帮助我了解什么时候入睡最为有效。通过这些数据，我能更科学地安排我的睡眠时间，优化我的睡眠习惯。 尽管这些科技工具带给我一些帮助，让我在忙碌的生活中抓住了一些优质睡眠的机会，但它们并非万能钥匙。科技助眠工具的辅助效果虽好，但调整生活习惯早睡早起才是正道。正如古人云：养心莫善于寡欲，保身莫善于淡泊，睡眠的良方，或许也在于此。

大概是意思智能眼镜通过增强现实技术，可以将抽象的知识内容以视觉化的形式直观展示出来嘛？如果是这样子，我个人觉得这个是很巧妙，举个例子哈教学生认识一朵花的时候，智能眼镜可以显示出这朵花的生长周期、生物分类等信息，就像是给每一个学习对象都贴上了一个信息丰富的“标签”，也滤除有可能出现的教师的错误认知。这会学生更加全面的知识学习

如果我们将AI模型比作是特定领域的专业运动员，他们在自己的赛道上无人能敌，但要他们跨界参加不同的比赛，往往会显得力不从心。我们的目标是让这些“专业运动员”变成全能型的“奥运选手”，在多个领域都能展现出卓越的能力。要打破AI的“狭窄任务定向”束缚，我认为关键在于开发和训练更为通用的模型，比如多任务学习（Multi-task Learning）和元学习（Meta-learning），让AI不仅能够学习如何解决一个特定问题，而是学会如何快速适应和解决从未见过的新问题。 还有就是提升AI模型的创新能力，可以通过模仿人类的创造过程来进行。你要知道人类的创新往往是跨领域、通过联结看似无关的信息点来实现的。 我们需要通过增强模型的跨领域知识迁移能力来实现，比如图神经网络等等 其实我最想说的真正让AI成为创新的智慧体，其实是需要一个包容错误和鼓励实验的环境。就如同教育一个孩子，我们不能期待他们从一开始就做得完美，而应该鼓励他们尝试、失败并从中学习。这意味着在我们应该在政策上做出改变，在一定范围给予它部分自由，让它在“玩耍”中学习和成长。

举个不恰当的比喻，人工智能如同一位全能的厨师，可以快速而精准地完成繁琐的食材准备工作和烹饪流程，让美食的制作更加高效。但是，它无法完全取代传统厨师的角色，特别是在那些需要匠心独运的料理中。 在寻求人工智能与人类创造力和情感智慧之间的平衡时，我觉得最重要一点是你要意识到虽然哈AI能够在效率和精确性上超越人类，但它缺乏对美学、伦理和文化价值的真正理解。比如，虽然AI可以在广告行业中通过数据分析自动生成针对性的广告内容，但AI没办法完全把握品牌故事背后的情感共鸣和文化深度（也就是很难提高情绪价值），这更多是需要我们人类的直觉和创意。 我觉得需要做到的是有效地融合AI的高效与人类的创造性，应当是AI处理日常的、重复的任务，而我们则专注于那些需要创意、战略思考和情感判断的工作。拿教育领域来说，AI可以个性化地推荐学习内容和路径，而教师则专注于激发学生的批判性思维（你要知道AI是有可能犯错的，要时刻对AI给出的结果有所判断）、创造力以及解决复杂问题的能力。

数据治理的有效办法：最重要是建立数据治理框架，包括对数据质量、数据安全、数据目录和合规性的策略和过程。然后才是什么元数据管理和数据质量和安全性这些的考虑 降低云上数据存储成本的策略我能想到的就是自动化生命周期策略。比如阿里云的OSS生命周期管理，自动转移或删除不再需要的数据，还有就是数据分层：根据数据的访问频率将数据分层存储。热数据（我们比较频繁访问）保留在高性能（成本较高）的存储系统上，冷数据（我们比较访问较少）迁移到成本更低的存储解决方案，比如冷存储或归档存储。 我用过阿里云OSS进行数据生命周期管理。我记得里面是提供了设置数据删除策略和自动转换到更经济存储类别的功能，就拿轻松定义策略来说，我之前试过定义策略：定期审核数据访问模式并自动调整数据存储策略。

还是那个问题模型没办法完全准确理解所有数据，尤其是在面对极其复杂或未知的新信号时。完全没办法处理信号。我希望后面可以加多给上传文件功能，我觉得这样子可以更加人这个模型理解我的数据，就拿我这个举例子，更加明白我的血压信号波形是怎么样的，更方便根据我的波形处理异常事件。

对我来说，写代码的话会使用一些编码插件，用的最多的是通义灵码。可以给我提供代码示例，或者给项目的代码注释，代码有bug，也能一键修复。 还可以设置一些参数，比如补全的长度，补全长度模式有自动模式，速度优先整行优先，在这里我想提一个小小的建议，我希望这个工具可以加上读取本地文件的功能，这个插件有时候还是不太能理解我的文件。

二维码的生成过程并不复杂。二维码的核心是其信息编码方式，通过特定的算法将信息转化为黑白相间的矩阵图案。这些图案由多个模块组成，每个模块可以表示二进制的“0”或“1”，从而存储各种类型的信息，包括文本、网址、联系人信息等。二维码的标准如QR码（Quick Response Code）由Denso Wave在1994年发明，它采用了一种高效的编码方式，使得即使在一定程度上被损坏，也能通过内置的纠错机制恢复信息。（百度出来凑字数的） 关于二维码资源是否会像电话号码或网络域名一样面临枯竭的问题，答案肯定是当然不是阿。电话号码和网络域名的资源有限性源于其使用的是有限长度的数字和字符组合，而二维码的结构更为灵活。二维码的编码容量极大，普通的QR码可以存储多达7089个字符，也就是10的7089这意味着可能的组合数接近无限。即便所有现有二维码都在使用，仍有足够的空间生成新的二维码。高强度使用也不会影响二维码的生成和使用效率。现代计算机技术和算法的进步使得二维码生成变得极为快速和高效，一个普通的计算机程序在瞬间便可生成数千个二维码。而且二维码的生成与使用是分布式的，不会因为全球高频率的使用而造成资源紧张。

众所周知阿ComfyUI在Web UI领域中以其稳定扩散技术著称，通过将绘画流程分解为各个节点，实现了工作流的精准定制和可靠复现。利用函数计算FC部署东西，可以充分发挥FC高弹性和高可用性的特点，确保绘画平台能够在高并发访问时保持稳定和流畅的用户体验。对比传统的服务器，我们只需为实际使用的计算资源付费，为我们这些不太富裕的开发者省钱，降低运营成本。而且使用阿里云函数计算FC一键部署ComfyUI，还能够充分利用阿里云的生态，强大的基础设施和全球网络覆盖，保证绘画平台的高性能和低延迟，不会人一多，网站就挂掉。同时，阿里云提供的丰富开发工具和生态系统支持，使得开发者可以更方便地集成各种AI模型和数据处理工具，还阔以进一步将其他ai的功能集成到ComfyUI上，做成comfyui_plus

我比较关注的电影行业，像派拉蒙和迪士尼这样的大型电影工作室正在他们的制作流程中利用生成性AI，（或许到时候ai生成个迪士尼公主哈哈？）据说是用Runway的Gen-2可提高短视频的质量，再比如疾病诊断到基因编辑技术。最近CRISPR基因编辑技术已经获得批准用于治疗镰状细胞病。还有sunov2，这个是搞音乐的，之前听我一个搞音乐的朋友和我分享这个suno ai ,我朋友说生成的歌曲虽然人声处理还是有点单一，但是suno它做的beat，真的不错，后面自己修一下就是一个好听的beat。

要从零开始构建一个现代深度学习框架，先需要掌握深度学习的基本原理和算法，包括神经网络的工作方式、梯度下降、反向传播等。接下来，选择合适的编程语言（通常是Python），并熟练使用相关数学和科学库（如NumPy、SciPy）。 然后，设计并实现框架的核心组件，如自动微分系统、数据流图、优化器和层的抽象。 优化计算性能，可能涉及GPU编程（如使用CUDA）。最重要是需要提供一个用户友好的API和说明文档，使其他研究者和开发者能够轻松定义、训练和部署模型。整个过程需要对系统架构和算法效率有深入的理解，并不断测试和优化以达到实用的水平。

主要是AI无法完全理解人类情感的复杂性和微妙性。面试不仅是能力的检验，也是性格和团队合作能力的展示。AI可能难以准确评估应聘者的情绪智能、创造力、适应力等软技能，这些往往需要真人之间的互动才能充分展现。 求职者可以采取一些策略来适应AI面试的趋势： 1.情景模拟：事先练习与AI互动，例如通过模拟面试软件来适应非人类的交流方式。2.表情与肢体语言：即使AI可能不会像人类面试官那样解读非言语信息，保持良好的体态和表情仍然是展示自信和专业态度的重要方式。

在JavaScript的世界中，套路不仅仅是技巧，它们是生存的法宝。从回调地狱到Promise天堂，再到async/await的快车道，每一步都是对未来的憧憬和对错误回调的告别。一些JavaScript开发中我常用的编程“套路”： 1. 立即执行函数表达式（IIFE） (function() { console.log('隐藏我吧，别让全局变量看见我！'); })(); 这个小技巧不仅保护了代码中的秘密，还确保了全局命名空间的清洁和整洁，像是给全局变量做了一次深层洁面。 2. 模板字符串 const hero = 'Batman'; console.log(`Why do we fall, ${hero}? So we can learn to pick ourselves up.`); 模板字符串就像是JavaScript的诗人，让字符串插值和多行文本处理变得优雅而富有诗意。 3. 解构赋值 const { strength, intelligence, speed } = heroPowers; console.log(`With great power comes great responsibility.`); 解构赋值是从对象中抽取我们所需要的能力，如同超级英雄抽取他们的力量，整洁且富有条理。 4. 箭头函数 const double = n => n * 2; const numbers = [1, 2, 3, 4]; const doubledNumbers = numbers.map(double); console.log(doubledNumbers); // [2, 4, 6, 8] 箭头函数让我们的代码看起来更瘦，更专注。 5. Async/Await async function getTheAnswer() { const response = await fetch('https://api.universe.com/answer'); const data = await response.json(); console.log(`The answer to life, the universe, and everything is ${data.answer}`); } 使用async/await是像魔法师一样处理异步操作，让之前复杂的异步流程变得简单直观。