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2024年04月
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04.17 07:06:34
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2024-04-17 07:06:34
在做程序员的道路上，你掌握了什么关键的概念或技术让你感到自身技能有了显著飞跃？
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04.16 07:57:44
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2024-04-16 07:57:44
史上首次，AI超越人类奥赛金牌得主！吴方法加持，30题做出27道破纪录
【4月更文挑战第16天】研究人员结合吴方法和符号方法，开发的AI系统在国际数学奥林匹克几何问题测试中，成功解决27个问题，超过人类金牌得主。这项创新将吴方法（一种代数几何证明法）与经典符号方法融合，揭示了在自动化几何定理证明上的新潜力，但也面临证明可读性和软件实现局限等问题。
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04.16 07:56:53发表了文章
2024-04-16 07:56:53
MIT等首次深度研究集成LLM预测能力：可媲美人类群体准确率
【4月更文挑战第16天】研究人员集成12个大型语言模型（LLM）组成“硅基群体”，在预测比赛中与925名人类预测者对比。研究发现，LLM群体的预测准确性与人类群体无显著差异，且通过集成可抵消个体模型的偏差，提高预测准确。GPT-4和Claude 2等模型结合人类预测后，准确度提升17%至28%。然而，个别LLM预测精度不一，模型选择和校准度是提升预测性能的关键，同时LLM在时间跨度和现实场景适应性方面仍有挑战。
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04.16 07:56:00发表了文章
2024-04-16 07:56:00
清华首款AI光芯片登上Science，全球首创架构迈向AGI
【4月更文挑战第16天】清华大学研究团队开发出大规模光子芯片“太极”，在《科学》杂志发表，该芯片基于创新的光子计算架构，实现百万神经元级别的ONN，能效比高达160 TOPS/W。实验中，太极芯片成功执行1000类别分类任务，提升AI内容生成质量，为AGI发展开辟新路径。然而，光子集成电路的制造成本高、技术成熟度不足及软件支持限制了其广泛应用。
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04.15 14:47:21发表了文章
2024-04-15 14:47:21
GPT-4整治学术不端！人大/浙大团队实测7000篇论文，撤稿预测与人类95%一致
【4月更文挑战第15天】中国人民大学和浙江大学的研究团队利用GPT-4模型预测论文撤稿，研究基于3,505篇撤稿及未撤稿论文的推特数据，发现16%的撤稿论文提及含有预警信号，预测准确度高达92.86%。GPT-4预测一致性达95%，为学术诚信监控提供新途径。但研究受限于主观偏见、撤稿原因区分及推特互动等因素。
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04.15 14:45:57发表了文章
2024-04-15 14:45:57
贾佳亚团队新模型对标ChatGPT+DALL-E 3王炸组合！
【4月更文挑战第15天】贾佳亚团队推出Mini-Gemini模型，旨在缩小与GPT-4和Gemini的性能差距。该模型采用双视觉编码器处理高分辨率图像，提升视觉对话和推理准确性。搭配高质量数据集，增强图像理解和推理能力。Mini-Gemini在零样本基准测试中表现出色，尤其在高分辨率图像处理上。不过，模型在复杂视觉推理和计数能力上仍有改进空间。
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04.15 14:44:56发表了文章
2024-04-15 14:44:56
二次元专用超分AI模型APISR：在线可用，入选CVPR
【4月更文挑战第15天】APISR是一款由密歇根大学、耶鲁大学和浙江大学联合研发的AI模型，专攻动漫风格的超分辨率问题。在CVPR会议上发表的这项成果，通过理解动漫制作流程，针对性地收集和处理训练数据，提升了动漫图像的清晰度和视觉效果。APISR引入预测导向的压缩模块和平衡的双感知损失函数，有效恢复手绘线条并减少颜色伪影。此外，模型关注图像复杂性，优化训练数据质量和学习效率。尽管面临处理复杂场景和颜色偏差的挑战，APISR为动漫图像处理开辟了新方向。
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04.14 06:37:24发表了文章
2024-04-14 06:37:24
一张图即出AI视频！谷歌全新扩散模型，让人物动起来
【4月更文挑战第14天】谷歌新扩散模型创新AI视频生成技术，仅需一张图片即可让人物动起来，简化视频制作流程，提升效率。该技术有望革新娱乐、教育、广告等领域，但同时也带来虚假内容制作与行业冲击的风险，引发技术伦理及法规挑战。
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04.14 06:36:32发表了文章
2024-04-14 06:36:32
CVPR 2024：生成不了光线极强的图片？微信视觉团队有效解决扩散模型奇点问题
【4月更文挑战第14天】中山大学和微信团队的研究者提出 SingDiffusion，一种解决扩散模型在处理极端亮度图像时的平均亮度问题的新方法。SingDiffusion 可无缝集成到预训练模型中，无需额外训练，通过处理 t=1 时间步长的采样问题，改善了图像生成的亮度偏差。在 COCO 数据集上的实验显示，相较于现有模型，SingDiffusion 在 FID 和 CLIP 分数上表现更优。
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04.14 06:34:27发表了文章
2024-04-14 06:34:27
揭秘AI幻觉：GPT-4V存在视觉编码漏洞，清华联合NUS提出LLaVA-UHD
【4月更文挑战第14天】清华大学与新加坡国立大学团队针对大型多模态模型（LMMs）在处理高分辨率图像时的局限，提出新模型LLaVA-UHD。该模型通过图像模块化、压缩和空间模式组织策略，有效提升了处理任意比例和高分辨率图像的能力。实验显示，LLaVA-UHD在9个基准测试中超越现有模型，且在TextVQA任务上准确率提升6.4%，同时训练时间更短。然而，模型训练成本高、泛化能力待优化是未来需解决的问题。
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04.13 16:16:17发表了文章
2024-04-13 16:16:17
探索深度学习中的序列建模新范式：Mamba模型的突破与挑战
【4月更文挑战第13天】Mamba模型，一种新型序列建模架构，通过选择性状态空间提高处理长序列数据的效率，实现线性时间复杂度。在语言、音频和DNA序列建模中展现优秀性能，尤其在大规模预训练中超越Transformer。然而，面对连续信号数据时可能不及LTI模型，且模型参数优化及硬件实现具有挑战性。
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04.13 16:06:33发表了文章
2024-04-13 16:06:33
首个基于SSM-Transformer混合架构，开源商业大模型Jamba
【4月更文挑战第13天】AI模型部署与优化迎来新解决方案，ai21labs推出的SSM-Transformer混合架构大模型Jamba结合英伟达NVIDIA NIM服务。Jamba模型在自然语言处理上表现出色，开源特性促进AI技术普及，而NIM提供跨平台、高性能的部署支持。不过，技术门槛、资源需求及优化挑战仍需考虑。
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04.13 16:05:33发表了文章
2024-04-13 16:05:33
AI视频理解模型MiniGPT4-Video发布
【4月更文挑战第13天】KAUST和哈佛大学联合研发的MiniGPT4-Video模型在AI视频理解上取得突破，能处理视觉信息和文本对话，提升视频内容分析能力。该模型在多个基准测试中超过现有最佳方法，尤其在有字幕的情况下表现优异。然而，受限于大型语言模型的上下文窗口，目前仅能处理有限帧数的视频，未来研究将致力于扩展处理长视频的能力。
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04.12 08:12:45发表了文章
2024-04-12 08:12:45
谷歌DeepMind发布Gecko：专攻检索，与大7倍模型相抗衡
【4月更文挑战第12天】谷歌DeepMind的Gecko模型以小巧身形（256维）展现出媲美大型语言模型的检索性能，且在MTEB基准测试中超越768维模型。采用两步蒸馏法训练，适用于多任务及硬件环境，尤其在多语言处理上表现出色。尽管训练成本高、泛化能力待优化，但其创新为文本嵌入技术带来新可能。
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04.12 08:11:51发表了文章
2024-04-12 08:11:51
探索边缘设备上的智能语言模型：Octopus v2的突破与挑战
【4月更文挑战第12天】研究人员推出Octopus v2，一个在设备上运行的高效语言模型，优于GPT-4，减少上下文长度，降低延迟和能耗。通过函数名称标记化提高调用性能，适用于各种硬件环境，如手机、PC和VR头盔。尽管训练成本和复杂任务处理仍有优化空间，但其创新标记技术和架构调整显著提升了准确性和响应速度。
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04.12 08:10:54发表了文章
2024-04-12 08:10:54
从300亿分子中筛出6款，结构新且易合成，斯坦福抗生素设计AI模型登Nature子刊
【4月更文挑战第12天】斯坦福大学研究团队在Nature子刊发表论文，展示人工智能如何从300亿个分子中筛选出6种新型抗生素候选分子，为抗药性问题提供新解决方案。利用深度学习算法，AI模型考虑化学结构及合成可行性，发现独特化合物，加速药物研发。然而，成功应用还需临床试验验证及克服安全性和耐药性挑战。AI技术在药物设计中的角色引起关注，强调平衡使用与基础科学研究的重要性。
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04.11 08:07:55发表了文章
2024-04-11 08:07:55
让智能体像孩子一样观察别人学习动作，跨视角技能学习数据集EgoExoLearn来了
【4月更文挑战第11天】EgoExoLearn是一个大规模数据集，用于模拟人类通过观察视频学习任务的能力，包含120小时的日常生活和实验室场景视频，重点是第一人称视角和注视数据。该数据集提供多模态注释，设有跨视角动作理解等基准测试，旨在推动AI模仿人类行为的研究。尽管有挑战，如视角转换和多样性问题，但EgoExoLearn为AI学习和融入人类环境开辟了新途径。
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04.11 08:07:01发表了文章
2024-04-11 08:07:01
探索生成模型的新篇章：扩散模型的理论与实践
【4月更文挑战第11天】扩散模型作为新兴的生成工具，基于变分自编码器（VAE）和去噪扩散概率模型（DDPM），通过逐步添加噪声生成样本，广泛应用于图像和视频生成，展示出在逆问题解决上的潜力。尽管训练复杂且计算需求高，研究者正通过新理论框架和SDE方法优化模型，以应对挑战并提升性能。
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04.11 08:05:58发表了文章
2024-04-11 08:05:58
深入探索神经语言模型的规模法则
【4月更文挑战第11天】研究人员发现神经语言模型的性能与模型大小、数据集规模和计算资源呈幂律关系，大型模型在处理复杂任务时表现出优势，但训练和维护成本高，易过度拟合。尽管有挑战，研究者对大型模型的未来持乐观态度，认为通过资源优化和训练策略调整，可在保证性能的同时减少计算需求。
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04.10 12:07:34发表了文章
2024-04-10 12:07:34
有效上下文提升20倍！DeepMind发布ReadAgent框架
【4月更文挑战第10天】DeepMind的ReadAgent框架解决了大型语言模型处理长文本的局限，模仿人类阅读策略，将长文分块并生成gist记忆。实验显示，ReadAgent在长篇文档理解任务上超越基线，有效上下文长度提升3至20倍。该方法无需特殊训练，但可能不适应所有类型长文本，且在极长文本中可能丢失细节，增加计算成本。
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04.10 12:06:39发表了文章
2024-04-10 12:06:39
AI视频理解天花板，全新MiniGPT4-Video刷爆SOTA！
【4月更文挑战第10天】KAUST和哈佛大学联合研发的MiniGPT4-Video模型在视频理解任务中打破多项纪录，成为业界关注点。这款多模态AI系统基于大型语言模型，能同时处理视觉和文本信息，提升了视频内容理解的深度。通过创新的视觉-文本混合处理，模型在MSVD、MSRVTT等基准测试中取得显著性能提升。然而，由于依赖上下文窗口，目前对较长视频处理有限制。该模型的出现推动了视频理解领域的进步，具有广阔的应用前景。
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04.10 12:05:48发表了文章
2024-04-10 12:05:48
英伟达开源大模型FoundationPose称霸BOP排行榜
【4月更文挑战第10天】英伟达新推出的FoundationPose模型在6D对象姿态估计和跟踪上取得重大突破，荣登BOP排行榜首。该模型以统一框架兼容有模型和无模型设置，利用大规模合成数据和对比学习提高泛化能力，且在复杂场景中表现出高适应性。尽管在处理某些困难情况时仍有局限，如无纹理物体的定位，但它展示了巨大的潜力和对未来技术的启示。
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04.09 15:13:58回答了问题
2024-04-09 15:13:58
如何看待首个 AI 程序员入职科技公司？
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04.09 14:51:38回答了问题
2024-04-09 14:51:38
如何处理线程死循环？
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04.09 14:48:45回答了问题
2024-04-09 14:48:45
在图像处理应用场景下，Serverless架构的优势体现在哪些方面？
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04.09 14:30:29发表了文章
2024-04-09 14:30:29
首个开源世界模型！
【4月更文挑战第9天】加州大学伯克利分校的研究团队推出开源的LWM模型，首个能处理长视频和语言序列的模型，通过Blockwise RingAttention技术扩展处理长序列能力。该模型在理解和检索大量视频信息方面取得突破，解决了内存限制和计算复杂性问题，并创建了大型多元数据集。LWM还创新地处理视觉-语言训练挑战，但目前在理解复杂概念和依赖高质量视频数据上仍有局限。开源性质有望推动人工智能系统对多模态世界的理解。
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04.09 14:28:57发表了文章
2024-04-09 14:28:57
谷歌新论文：潜在扩散模型并非越大越好
【4月更文挑战第9天】谷歌研究团队发现，潜在扩散模型（LDMs）的性能并非完全由其大小决定。通过对比不同规模的LDMs，他们在有限推理预算下发现小模型能生成与大模型相当甚至更好的结果。研究强调了在采样效率和模型规模间的平衡，为优化生成模型在有限资源下的效能提供了新思路。然而，小模型的建模能力限制和对特定模型系列的适用性仍需进一步研究。
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04.09 14:27:49发表了文章
2024-04-09 14:27:49
2024年Top100 AI公司报告发布
【4月更文挑战第9天】2024年AI行业繁荣发展，CB Insights发布的AI 100报告显示，全球100家顶尖AI公司引领行业趋势，涵盖16个国家，涉及30多类应用。68%为初创企业，展现行业创新活力，尤其在虚拟世界和自动化领域。Mosaic分数评估公司综合表现，AI 100公司过去表现优异，成为投资风向标。然而，数据安全、隐私保护及AI伦理问题仍是行业发展亟待解决的挑战。
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04.08 08:00:32发表了文章
2024-04-08 08:00:32
“弱智贴吧”的数据，居然是最强中文语料库
【4月更文挑战第8天】研究人员推出COIG-CQIA，一个高质量的中文指令调整数据集，旨在解决中文语言模型发展的挑战。该数据集源于多元中文互联网资源，注重多样性和真实性，对提升模型性能和安全性有显著作用。研究发现，数据集的质量直接影响模型效果，且模型规模并非决定性能的唯一因素。安全评估显示，使用CQIA训练的模型在安全基准上超越GPT-3.5-turbo0613。
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04.08 07:59:12发表了文章
2024-04-08 07:59:12
论文介绍：ReALM——作为语言建模的参考解析
【4月更文挑战第8天】Apple研究员提出的ReALM框架旨在改善AI在处理上下文信息时的准确性和自然性，特别是对于屏幕内容的理解。通过将参考解析转化为语言建模，ReALM能有效编码和解析屏幕实体，提高智能助手处理用户查询的能力。实验显示，ReALM在处理屏幕、对话和背景实体参考时超越了GPT-3.5和GPT-4。尽管存在挑战，如复杂空间位置理解的局限性，但ReALM为智能助手的交互体验带来了显著提升，且其模块化设计利于升级和维护。
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04.08 07:57:50发表了文章
2024-04-08 07:57:50
论文介绍：探索离散状态空间中的去噪扩散模型
【4月更文挑战第8天】新研究提出离散去噪扩散概率模型（D3PMs），扩展了在图像和音频生成上成功的DDPMs，专注于离散数据如文本和图像分割。D3PMs通过结构化的离散腐败过程改进生成质量，无需将数据转化为连续空间，允许嵌入领域知识。实验显示，D3PMs在字符级文本生成和CIFAR-10图像数据集上表现出色。尽管有局限性，如在某些任务上不及自回归模型，D3PMs的灵活性使其适用于多样化场景。
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04.07 13:18:55发表了文章
2024-04-07 13:18:55
谷歌发布天气预报生成式AI模型SEEDS
【4月更文挑战第7天】谷歌推出SEEDS AI模型，运用生成式扩散模型提升天气预报效率和准确性。该模型通过学习历史数据生成预测样本，降低计算成本，增强极端天气预测准确性。结合ERA5数据，SEEDS能校正预报偏差，尤其在极端事件预测上表现出色。然而，模型依赖高质量训练数据，且解释性不足，未来需关注数据偏差、信息提取及模型透明度问题。
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04.06 10:29:56发表了文章
2024-04-06 10:29:56
开启智能新时代：2024年中国AI大模型产业发展报告
【4月更文挑战第6天】2024年，中国AI大模型产业蓬勃发展，成为科技和经济增长新引擎。人民网财经研究院与至顶科技联合发布报告，详述产业发展背景、现状、挑战与趋势。政策支持下，AI大模型技术进步显著，在办公、制造等领域广泛应用。报告提及云侧与端侧大模型，以及科大讯飞、百度、阿里巴巴等企业的大模型案例。挑战包括算力瓶颈、资源消耗及训练数据不足。未来趋势包括云侧与端侧模型的分化、通用与专用模型并存、大模型开源及芯片技术升级。
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04.06 10:28:14发表了文章
2024-04-06 10:28:14
苹果面向设备虚拟助手推出世界英语模型
【4月更文挑战第6天】苹果推出世界英语模型，优化设备虚拟助手的语言处理能力。该模型整合多种英语变体，减少维护难度和环境成本。研究聚焦于语言模型组件，通过适配器技术模拟方言特性，提升多方言处理效率。实验表明，新模型在准确性、大小和延迟上均表现优秀，尤其在处理罕见查询时，准确性提升明显。
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04.05 09:30:47发表了文章
2024-04-05 09:30:47
MLPerf推理基准测试引入Llama 2 新结果公布
【4月更文挑战第5天】MLCommons发布了最新MLPerf推理基准测试结果，涉及数据中心和边缘计算，引入了大型语言模型Llama 2进行性能评估。Llama 2在OPEN ORCA数据集上的表现提升测试复杂性，提供了更全面的性能数据。MLPerf测试涵盖图像分类、对象检测等边缘计算任务，为开发者和研究人员提供参考。测试结果存在硬件和软件配置影响的局限性，但仍是衡量AI系统性能的重要标准。
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04.05 09:29:56发表了文章
2024-04-05 09:29:56
DeepMind终结大模型幻觉？标注事实比人类靠谱、还便宜20倍，全开源
【4月更文挑战第5天】DeepMind推出开源工具SAFE，挑战大模型的幻觉，提升事实评估准确性和效率。通过自动化和搜索引擎验证，SAFE在成本上比人类标注便宜20倍，且在72%的时间与人类一致，显示了在大规模事实验证中的潜力。然而，依赖谷歌搜索和易受长文本信息过载影响是其局限性。
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04.05 09:29:17发表了文章
2024-04-05 09:29:17
探索AIOS：LLM智能代理操作系统的未来
【4月更文挑战第5天】AIOS是一种创新的LLM智能代理操作系统，旨在解决资源分配、上下文维护和异构代理集成的挑战。它将OS作为代理的“大脑”，采用模块化设计优化LLM功能，包括代理调度、上下文管理、内存和存储管理。AIOS提供并发执行、工具集成及访问控制，提升效率和安全性。其SDK加速应用开发，开源特性促进研究合作。尽管有调度优化、上下文管理效率和安全性的改进空间，AIOS为智能代理的发展开辟了新途径。
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04.04 12:38:53回答了问题
2024-04-04 12:38:53
你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力？
赞91 踩0 评论0 -
04.04 12:32:05回答了问题
2024-04-04 12:32:05
如何写出更优雅的并行程序？
赞44 踩0 评论0 -
04.04 12:18:39发表了文章
2024-04-04 12:18:39
语言模型在提升智能助手引用解析能力中的创新应用
【4月更文挑战第4天】苹果研究团队推出了ReALM，一种利用大型语言模型解决引用解析的新方法，提升智能助手理解用户意图和上下文的能力。ReALM将引用解析转化为语言建模问题，尤其擅长处理屏幕上的实体，比现有系统提升超5%，性能接近GPT-4但参数更少。其模块化设计易于集成，可在不同场景下扩展。然而，复杂查询处理和依赖上游数据检测器可能影响其准确性和稳定性。
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04.04 12:17:57发表了文章
2024-04-04 12:17:57
探索高效的大型语言模型：DiJiang的创新之路
【4月更文挑战第4天】华为诺亚方舟实验室提出DiJiang方法，通过频域核化技术优化Transformer模型，降低大型语言模型的计算复杂度和训练成本。使用DCT消除softmax操作，实现线性复杂度的注意力计算。实验显示DiJiang在保持性能的同时，训练成本降低约10倍，推理速度提升，但模型泛化和长序列处理能力还需验证。
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04.04 12:17:12发表了文章
2024-04-04 12:17:12
探索竖屏视频识别的新领域：挑战与机遇并存
【4月更文挑战第4天】 PortraitMode-400数据集推动竖屏视频识别研究，挑战与机遇并存。该数据集含400个类别，源自76k个抖音视频，强调时间信息和音频在识别中的关键作用。虽然缺乏背景信息和空间偏见带来挑战，但多模态分析显示巨大潜力。
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04.03 08:43:40发表了文章
2024-04-03 08:43:40
ICLR 2024：鸡生蛋蛋生鸡？再论生成数据能否帮助模型训练
【4月更文挑战第3天】北京大学研究团队在ICLR 2024会议上提出了“自适应膨胀”（AdaInf）策略，改善对比学习效果。该策略针对数据膨胀（使用扩散模型生成图像增强）可能导致对比学习性能下降的问题，通过动态调整数据增强强度和混合比例，提升多种对比学习方法的性能。实验显示，AdaInf在不使用外部数据的情况下，使CIFAR-10线性准确率达到94.70%，刷新纪录。研究还揭示了数据增强与数据膨胀的互补关系，以及它们如何影响泛化误差。然而，AdaInf在大量生成数据和不同质量数据上的应用仍存在局限性。
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04.03 08:37:36发表了文章
2024-04-03 08:37:36
比LoRA还快50%的微调方法来了！一张3090性能超越全参调优，UIUC联合LMFlow团队提出LISA
【4月更文挑战第3天】伊利诺伊大学香槟分校和LMFlow团队推出LISA，一种新型微调技术，用于解决大型语言模型的内存消耗问题。LISA基于层重要性采样，随机冻结中间层，降低内存使用，同时提供比LoRA更快的训练速度和更高性能。实验显示，LISA在相似或更低的GPU内存消耗下，超越LoRA和全参数调优。该方法提高了资源受限环境下的微调效率，有望成为LoRA的有效替代，但仍然面临内存限制和随机性影响的问题。
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04.03 08:36:38发表了文章
2024-04-03 08:36:38
哥大华人开发人脸机器人，照镜子自主模仿人类表情超逼真
【4月更文挑战第3天】哥伦比亚大学研究人员开发了一款名为Emo的机器人，能观察并模仿人类面部表情，实现更自然的人机交互。Emo配备26个面部执行器和高分辨率摄像头，通过“自我建模”学习模仿表情，并能预测人类表情变化。这一创新有望改善人机理解和响应情绪的能力，应用于教育、医疗等领域，但也引发了关于情感依赖和伦理问题的讨论。
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04.03 08:35:54发表了文章
2024-04-03 08:35:54
DeepMind首发游戏AI智能体SIMA：开启虚拟世界的智能探索之旅
【4月更文挑战第3天】DeepMind推出了SIMA，一种能在多个3D环境中执行语言指令的智能体，标志着AI在理解和互动虚拟世界上的进步。SIMA通过多样化的训练数据学习导航、操作、决策等技能，并结合预训练模型处理高维度输入输出。尽管在复杂任务上仍有提升空间，SIMA展现了正向迁移能力和潜力，为AI研究和未来机器人技术铺平道路。然而，仍需解决鲁棒性、可控性、评估方法及道德安全问题。
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2024-05-14
看透物体的3D表示和生成模型：NUS团队提出X-Ray
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专业智能体指导让小模型学会数学推理！微调Mistral-7B实现86.81%准确率
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在12个视频理解任务中，Mamba先打败了Transformer
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论文介绍：生成性代理——人类行为的互动仿真
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2024-05-11
CVPR 202：擅长处理复杂场景和语言表达，清华&博世提出全新实例分割网络架构MagNet
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2024-05-11
苹果加入开源大战，官宣端侧小模型OpenELM！参数2.7亿到30亿一台M2 Mac可跑
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2024-05-11
AI信任危机之后，揭秘预训练如何塑造机器的可信灵魂
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2024-05-11
8B文字多模态大模型指标逼近GPT4V，字节、华师、华科联合提出TextSquare
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2024-05-10
加速扩散模型，最快1步生成SOTA级图片，字节Hyper-SD开源了
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2024-05-14
“AI黏土人”一夜爆火，图像生成类应用应该如何长期留住用户？
在我看来，技术创新是图像生成类应用持续发展的根本动力。从AI换脸到黏土AI，每一次的技术革新都为用户带来了全新的体验。未来，我们需要不断探索新的技术，如更先进的神经网络算法、深度学习技术等，以提升图像生成的准确性和效率，满足用户日益多样化的需求。然而，仅有技术创新是远远不够的。市场需求和资本聚焦同样重要。我们需要密切关注市场动态，了解用户的需求变化，及时调整产品策略。同时，与资本的紧密合作也能为图像生成类应用提供更多的发展机会和资源支持。
在出圈之后，如何留住用户，确保长远发展，是每个图像生成类应用都需要面对的问题。我认为，以下几点策略或许能为我们提供一些启示：
首先，保持技术创新的步伐。只有不断推陈出新，才能吸引用户的持续关注。我们可以借鉴黏土AI的成功经验，不断尝试新的技术，为用户带来更加丰富的图像生成效果。
其次，注重用户体验的优化。在保持技术创新的同时，我们也不能忽视用户体验的重要性。我们可以通过改进界面设计、提升处理速度等方式，提升用户的使用体验，让用户更加愿意使用我们的产品。
此外，加强用户互动和社区建设也是留住用户的关键。我们可以设立用户反馈渠道，及时收集用户的意见和建议，不断改进产品。同时，建立用户社区，让用户之间互相交流、分享创作，形成良好的互动氛围。
最后，加强品牌建设和营销推广也是必不可少的。我们可以通过各种渠道宣传我们的产品，提升品牌知名度和美誉度。同时，与其他品牌或IP进行合作，推出联名款或定制版，也能吸引更多用户的关注。
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2024-05-14
为什么程序员害怕改需求？
记得有一次，我参与了一个大型电商平台的开发工作。在项目进入尾声，即将进行联调测试的关键时刻，产品经理突然找到我们，提出要在首页添加一个全新的商品推荐模块。这个模块不仅要与现有的用户行为分析系统深度集成，还要在视觉上达到极致的吸引力。面对这样的需求变更，团队内的气氛瞬间凝固。我明白，这样的变更对于项目的整体进度和稳定性都是一次巨大的挑战。我们不仅需要重新评估剩余的开发时间，还需要调整已经制定好的测试计划。更重要的是，这样的变更很可能导致之前已经完成的部分工作需要推倒重来。这种不确定性，就像是一场突如其来的风暴，让我们这些程序员感到无所适从。
然而，真正让我对需求变更产生“畏惧感”的，并不仅仅是这些显而易见的挑战。更多的是那种隐藏在背后的不确定性，以及它所带来的连锁反应。每当一个需求变更被提出，我们都需要重新评估项目的整体风险，甚至可能需要对已经设计好的架构进行大刀阔斧的修改。这种对未知的恐惧，让我们在面对需求变更时，总是显得格外的谨慎和紧张。
然而，随着时间的推移和经验的积累，我逐渐明白，对需求变更的恐惧并非完全出于负面因素。它实际上也是我们在面对挑战时的一种自我保护机制。它提醒我们，在追求项目进度和效率的同时，也不能忽视对项目稳定性和用户体验的考虑。
同时，我也开始意识到，对于需求变更，我们不能仅仅停留在被动接受的层面。我们应该更加主动地与客户和产品经理进行沟通，了解他们提出变更背后的真正原因和目的。只有这样，我们才能更好地把握项目的整体方向，减少不必要的变更，提高开发效率。
在这个过程中，我也逐渐学会了如何以更加开放和包容的心态去面对需求变更。我开始尝试从客户的角度出发，理解他们的需求和期望。同时，我也努力提高自己的技术能力和团队协作能力，以便在面对复杂的变更时能够迅速作出反应和调整。
回顾过去的经历，我深深地感受到，在软件开发这个行业中，需求变更就像是一种常态。它既是挑战也是机遇。只有当我们学会以正确的心态去面对它、理解它并处理它时，我们才能在这个复杂多变的环境中不断成长和进步。
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2024-05-06
如何从零构建一个现代深度学习框架?
曾经，我雄心勃勃地决定构建一个属于自己的深度学习框架
起初，我信心满满，认为凭借自己的编程能力和对深度学习的理解，必定能够成功构建出一个高效、灵活的深度学习框架。于是，我开始深入研究神经网络的基本原理，学习各种优化算法和计算图的核心技术。
在理论学习的阶段，我遇到了不少困难。深度学习的知识体系庞大而复杂，我需要不断地查阅资料、阅读论文，才能逐渐掌握其中的精髓。然而，即使我付出了大量的时间和精力，也仍然感到力不从心。许多时候，我会因为某个细节问题而陷入困境，无法自拔。
尽管如此，我还是坚定地继续前行。我开始尝试用代码实现神经网络的前向传播和反向传播算法。然而，这个过程却充满了挑战。我发现，理论学习和实践之间存在着巨大的鸿沟。在编码的过程中，我需要不断地调试、优化代码，才能确保算法的正确性和高效性。
经过数月的努力，我终于完成了神经网络的基本实现。然而，当我尝试用自己的框架训练一个简单的神经网络模型时，却发现效果并不理想。训练速度缓慢，收敛效果不佳，甚至出现了过拟合等问题。我开始怀疑自己的框架设计是否存在问题，于是我开始重新审视自己的代码和算法实现。
经过仔细的检查和分析，我发现自己的框架在多个方面存在不足。首先，在计算图系统的设计上，我过于追求灵活性而忽略了性能优化。这导致在训练大规模神经网络时，计算资源无法得到充分利用，训练速度极慢。其次，在优化算法和损失函数的实现上，我也存在一些缺陷。这些缺陷导致了训练过程中的不稳定性和收敛效果不佳。
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2024-05-06
AI面试成为线下面试的“隐形门槛”，对此你怎么看？
我所在的公司最近引入了AI面试系统，它能够24小时不间断地进行面试，不受情绪和个人偏见的影响。AI面试官可以基于预设的标准对候选人进行评估，减少人为错误，提高招聘的公平性。然而，我也注意到，这种面试方式缺乏人际互动的温度，可能会给求职者带来额外的心理压力。记得有一次，我通过AI面试系统对一位候选人进行了面试。他是一位有着丰富经验的软件工程师，但在AI面试中，他显得有些紧张。面对没有表情、不知疲倦的AI面试官，他似乎不知道如何展现自己的个性和能力。尽管他的回答在技术上无可挑剔，但我能感受到他内心的不安。
这让我意识到，AI面试虽然高效，但也需要我们这些人类面试官的参与。我们需要设计更加合理和人性化的AI面试流程，确保AI面试官能够全面评估候选人的能力和潜力。同时，我们也需要关注AI面试对求职者心理的影响，提供必要的支持和指导，帮助他们更好地适应这种新的面试方式。
此外，我也在思考如何提升自己的专业技能，以适应这个不断变化的招聘环境。我开始学习如何与AI面试系统协同工作，如何解读AI面试的结果，以及如何在AI面试的基础上进行更深入的人类面试。
我越来越意识到，AI面试并不是要取代人类面试官，而是要与我们互补。AI可以处理大量的初步筛选工作，而我们可以专注于评估候选人的软技能和潜力。
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2024-04-29
你遇到过哪些触发NPE的代码场景？
一、NPE的触发场景
1.访问一个未初始化对象的成员变量或方法：最常见的情况是，一个对象被声明后未被实例化，但代码却试图访问它的属性或方法。
2.使用
null作为参数调用方法：如果一个方法的参数允许null，而该方法内部没有进行适当的空值检查，就可能引发NPE。3.在集合中使用
null：对一个包含null元素的集合进行操作时，如调用get()方法而没有检查元素是否存在，也可能触发NPE。4.自动拆箱导致
NullPointerException：在自动拆箱时，如果一个装箱类型的值为null，尝试拆箱为基本类型将导致NPE。5.返回
null的对象被误用：当一个方法返回null，调用者没有检查返回值是否为null，直接使用该返回值时，可能会产生NPE。
二、处理NPE的策略
1.代码审查：在编写代码时进行严格的自我审查，确保所有对象在使用前都已经被正确初始化。
2.空值检查：在访问对象的属性或方法前，始终检查对象是否为
null。这可以通过简单的条件语句实现。3.使用Java 8的Optional类：Optional类是Java 8引入的一个特性，它允许你以一种更清晰和表达性的方式处理可能为空的对象。
4.防御性编程：在公共API或方法中，总是假设调用者可能会传入
null，并据此进行处理。5.使用断言和契约编程：通过使用断言来确保方法的前置条件和后置条件被满足，从而避免NPE的发生。
6.日志记录：当NPE发生时，记录详细的错误日志，包括异常的堆栈跟踪，以便于调试和追踪问题源头。
7.单元测试：编写单元测试来验证代码在面对
null输入时的行为，确保所有可能的边界情况都被覆盖到。8.避免自动拆箱：在代码中避免自动拆箱操作，或者在进行自动拆箱前确保变量不为
null。9.使用第三方库：使用如Guava这样的第三方库，它们提供了如
Optional和multimap等工具，帮助处理空值问题。10.教育和培训：对团队成员进行教育和培训，提高他们对NPE的认识，以及如何编写不会产生NPE的代码。
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2024-04-29
你见过哪些独特的代码注释？
1.幽默的注释：我曾看到过这样的注释：“// 如果这段代码能够正常工作，那一定是个奇迹。” 这显然是程序员对自己代码的自嘲，同时也提醒其他开发者可能存在的潜在问题。
启发：幽默可以是缓解工作压力的好方法，同时，这样的注释也提醒我们对代码保持怀疑的态度，不断测试和验证。
2.教育性的注释：在Linux Kernel的代码中，经常可以看到非常详细的注释，如：“/* 这是一个非常关键的函数，它负责... */”，这些注释不仅解释了代码的功能，还提供了足够的上下文信息。
启发：好的注释能够教育新手，帮助他们更快地理解复杂的系统。作为开发者，我们应该努力写出既能够自我解释又能教育他人的注释。
3.启发性的注释：我见过这样的注释：“// TODO: 这里可以优化。” 或者 “// FIXME: 这个解决方案很丑陋，需要重构。”
启发：这类注释是对未来工作的提示，它们鼓励开发者持续改进代码。同时，它们也提醒我们，编程是一个不断迭代和优化的过程。
4.功能性注释：在使用VS Code的AI插件时，我体验到了注释的功能性。例如，通过在代码中添加特定的注释，如“// GPT: 解释这段代码的作用”，插件能够提供代码的解释或者生成相应的单元测试。
启发：注释可以成为与开发工具交互的接口，利用现代技术提高我们的工作效率。
5.法律和版权注释：在许多开源项目的源代码顶部，我们经常能看到关于版权和许可证的注释，如：“Copyright (C) 2023 by Acme Corporation” 或者 “Licensed under the MIT License”。
启发：这些注释提醒我们，代码不仅是技术的产出，也涉及法律和道德问题。它们强调了对知识产权的尊重和保护。
6.哲学性的注释：我曾在一段代码中看到这样的注释：“// 代码是自由的，但评论是严格的。” 这反映了程序员对于代码开放性和社区反馈的看重。
启发：编程不仅是技术活动，它也涉及社会互动和哲学思考。通过注释，我们可以分享自己对于技术、社会和自由的看法。
通过这些例子，我们可以看到，注释远不止是对代码的简单解释。它们是沟通的桥梁，是教育的工具，是启发思考的媒介，也是艺术和个性的展现。在编程实践中，我们应当重视注释的作用，用它们来提升代码的可读性、可维护性和教育价值。同时，我们也可以发挥创意，用注释来增添代码的趣味性和深度，让编程成为一种更加丰富和有意义的活动。
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2024-04-24
在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯？
1.函数式编程（Functional Programming, FP）：我经常使用函数式编程来处理集合和数组，比如利用map、reduce、filter等高阶函数来简化代码。
2.设计模式（Design Patterns）：我经常使用如单例模式（Singleton）、工厂模式（Factory）、观察者模式（Observer）等设计模式来提高代码的可重用性和可维护性。
3.模块化（Modularity）：我通常使用CommonJS或ES6模块来组织我的代码，确保每个模块都有单一职责。
4.异步编程（Asynchronous Programming）：我经常使用回调函数、Promises、async/await等异步编程技术来处理网络请求、定时任务和其他异步操作，以避免阻塞主线程。
5.单向数据流（Unidirectional Data Flow）：在构建复杂的前端应用时，我倾向于使用单向数据流来管理状态。这通常通过如Redux这样的状态管理库来实现，它有助于避免复杂的状态逻辑和难以追踪的数据变更。
6.性能优化（Performance Optimization）:我使用诸如懒加载、防抖（debounce）和节流（throttle）等技术来提高应用的性能。
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2024-04-24
如何让系统具备良好的扩展性？
一个理想的系统架构应当具备如下的特质：它能够在面临负载增加、处理更多并发访问或者接纳更庞大数据集时，通过平滑、模块化的方式扩展自身能力，而非要求彻底重构。这意味着从底层基础结构到上层业务逻辑，每一个设计决策都应以支持扩展性为重要考量。
1.采用分布式架构。分布式系统允许我们将服务分解为多个独立的组件或微服务，每个组件专注于特定的业务功能，并可通过集群部署来分散负载。这种架构下，随着用户数量的增长，可以添加更多的服务器节点来分担工作负载，同时保持系统的响应速度和稳定性。
2.利用云计算资源的弹性伸缩特性。通过容器化（如Docker）和编排工具（如Kubernetes），我们可以动态调整计算资源，依据实际流量和业务需求自动扩容或缩容，从而实现实时、高效的资源管理和成本控制。
3.数据存储层面考虑扩展性。选择可水平扩展的数据库方案，比如NoSQL数据库或分布式关系型数据库，能够应对海量数据增长带来的挑战。此外，数据分片、读写分离、缓存机制等技术也都是提升数据层扩展能力的有效手段。
4.在设计API和接口时，遵循RESTful原则并提供松耦合的服务调用方式，有助于各个服务之间的解耦，使得各部分服务能够独立升级和扩展，而不影响整体系统的运行。
5.引入服务注册发现机制和负载均衡技术，可以确保新增加的服务实例能被快速识别并加入到处理流程中，进一步提升了系统的扩展能力和高可用性。
6.对于复杂的业务场景，模块化设计和领域驱动设计（DDD）可以帮助我们更好地封装业务逻辑，使系统易于拆分和重组，以应对业务需求的变化。
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2024-04-17
作为一个经典架构模式，事件驱动在云时代为什么会再次流行呢？
1.在传统的软件开发模式中，系统之间的交互往往是基于请求-响应模式，这种模式在面对复杂、高并发的现代应用场景时，显得力不从心。而EDA的核心思想是利用事件作为通信的媒介，各个组件之间通过事件进行异步通信，从而提高了系统的灵活性和响应速度。在云计算的环境下，资源的弹性伸缩、服务的快速部署和高度分布式的系统架构，都为EDA的实施提供了肥沃的土壤。
2.EDA的流行也得益于现代云计算服务提供商对于EDA的支持。例如，阿里云的EventBridge、亚马逊云科技的云服务等，都提供了强大的事件总线服务，使得开发者可以轻松构建EDA事件驱动架构。这些服务不仅提供了事件的发布-订阅机制，还支持事件的转换和处理，极大地简化了事件驱动架构的实现和维护工作。
3.随着数字化商业的不断发展，企业对于数据处理和分析的需求日益增长。EDA架构能够有效地处理大量的实时数据，支持实时决策和自动化流程，这对于提升企业的运营效率和竞争力至关重要。在Gartner的预估中，新型数字化商业解决方案将大量采用EDA，这不仅是因为EDA的技术优势，更是因为它能够满足现代商业环境对于敏捷性和实时性的迫切需求。
4.EDA的流行也与其在微服务架构中的天然契合有关。微服务架构通过将复杂的应用程序拆分为一系列独立的、可单独部署和扩展的服务，提高了系统的可维护性和可扩展性。而EDA则通过事件驱动的方式，实现了服务之间的松耦合和高效通信，两者的结合为构建灵活、可靠的大型分布式系统提供了强有力的支持。
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2024-04-17
在做程序员的道路上，你掌握了什么关键的概念或技术让你感到自身技能有了显著飞跃？
1.面向对象编程（OOP）：在接触OOP之前，我习惯于使用过程式编程，关注点在于程序的功能实现。然而，当我开始学习OOP时，我意识到了将数据和操作这些数据的方法封装在一起的重要性。这种封装不仅使得代码更加模块化，易于理解和维护，而且还提高了代码的可重用性。通过继承、多态和封装这些OOP的核心概念，我能够创建出更加灵活和可扩展的软件系统。
2.函数式编程（FP）：在函数式编程中，我学会了将计算视为数学函数的求值，而不是一系列的命令执行。这种思维方式让我更加注重数据的不变性和副作用的避免。通过使用纯函数、高阶函数和递归等技术，我能够编写出更加清晰和可靠的代码。特别是在处理并发和异步编程时，FP的概念和技术让我能够更好地管理复杂性。
3.设计模式：设计模式是解决特定问题的一种模板，它们是在软件设计过程中经过验证的解决方案。通过学习和实践如单例模式、工厂模式、观察者模式等设计模式，我能够更好地解决软件开发中遇到的常见问题。这些模式不仅提高了我的代码质量，还加快了我的开发速度，因为我可以重用已经被证明是有效的解决方案。
4.版本控制系统：尤其是Git。在没有版本控制的情况下，代码的协作和迭代是非常困难的。Git提供了强大的工具，让我能够轻松地管理代码变更、协作开发和代码分支。这不仅提高了我的工作效率，还让我能够更自信地进行实验和尝试新的想法，因为我知道我可以轻松地回滚到之前的版本。
5.测试驱动开发（TDD）：TDD要求我在编写功能代码之前先编写测试用例。这种方法强迫我更加仔细地思考代码的设计和需求，并且确保我编写的代码质量更高、更可靠。通过TDD，我学会了如何编写可测试的代码，这不仅提高了我的代码质量，还减少了后期调试和维护的工作量。
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2024-04-09
如何看待首个 AI 程序员入职科技公司？
一、今天你跟通义灵码互动的第一句话是什么，TA 是怎么回复的？
帮我写一道 8 皇后算法解题思路和代码
二、分享一下你使用通义灵码的感受
通义灵码作为一款新兴的AI编程助手，它的理念和方向是值得肯定的。它在某些方面为我的工作提供了便利，可以说是“有点用”。然而，从目前的实际情况来看，它还没有达到能够大幅度提升工作效率、替代开发者进行核心工作的“大用处”。我相信随着技术的不断发展和完善，通义灵码的实用性将会逐步提高，但在现阶段，我仍然需要依赖自己的专业技能和经验来完成大部分的开发工作。
具体而言：
通义灵码在某些方面确实提供了一些便利。例如，在编写一些基础的、重复性的代码时，通义灵码能够快速生成代码框架，这在一定程度上节省了我的时间。它还能够在编写代码注释方面提供一定的帮助，自动生成的注释虽然有时候需要我进一步的细化和修正，但至少给我提供了一个起点。
当我深入使用通义灵码后，我发现它在实际应用中还存在一些局限性。
一是，AI生成的代码虽然速度较快，但质量参差不齐，有时候生成的代码并不能直接使用，还需要我进行大量的调整和优化。这意味着，我仍然需要投入大量的时间和精力去修正和完善代码，通义灵码在这方面并没有达到预期的效率提升。
二是，在查找和修复BUG方面，虽然通义灵码能够指出一些潜在的问题，但它的准确性和深度还远远不够。有时候，它可能会漏掉一些关键的错误，或者给出一些并不准确的修改建议。这就需要我依靠自己的经验和专业知识来判断和处理，通义灵码在这方面的帮助有限。
三是，通义灵码在代码优化方面的功能也尚未达到理想的状态。虽然它能够提供一些优化建议，但这些建议往往比较通用，缺乏针对性。在实际应用中，我还需要结合具体的业务场景和性能要求来进行细致的优化工作，通义灵码在这方面的作用并不明显。
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2024-04-09
如何处理线程死循环？
我们需要了解线程死循环的成因。线程死循环通常是由于程序逻辑中存在无限循环或者某些条件判断永远为真导致的。例如，一个线程可能因为不断监听某个永远不会触发的事件而陷入死循环，或者因为锁的不当使用导致线程无法获取资源而陷入等待-锁住的循环。
要精准定位线程死循环，我们需要借助一些监控和调试工具。例如，我们可以使用Java的VisualVM、Python的cProfile或者C++的Valgrind等工具来监控程序的线程状态和性能指标。这些工具可以帮助我们识别出长时间运行或者占用资源较多的线程，从而定位到可能的死循环问题。
一旦发现了可能的死循环线程，我们需要深入分析其堆栈信息和运行上下文。通过分析线程的调用栈，我们可以追踪到导致死循环的具体代码位置。此外，我们还可以通过日志输出或者调试器来进一步分析线程的运行状态和变量值，以便更好地理解死循环的原因。
在定位并处理线程死循环之后，我们需要采取措施避免类似问题的再次发生。首先，在编码阶段，我们应该遵循一些最佳实践，例如使用 RAII（Resource Acquisition Is Initialization）模式来管理资源，确保锁的正确获取和释放。此外，我们还应该避免在循环中进行复杂的资源操作，以减少死锁和死循环的风险。
其次，我们可以在程序设计阶段引入一些并发控制模式，例如使用信号量、条件变量或者循环栅栏等同步机制来控制线程的执行。这些机制可以帮助我们更好地管理线程的运行状态，从而避免死循环的发生。
此外，我们还应该在代码中引入超时机制和重试策略。通过为线程的操作设置合理的超时时间，我们可以防止线程因为长时间等待某个事件或资源而陷入死循环。同时，合理的重试策略可以帮助线程在遇到暂时性问题时自动恢复，从而提高程序的健壮性。
最后，我们应该在开发过程中进行充分的测试和代码审查。通过编写单元测试和集成测试，我们可以在早期发现潜在的线程死循环问题。同时，代码审查可以帮助我们发现代码中的逻辑错误和潜在的风险点，从而在问题发生之前就进行修复。
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2024-04-09
在图像处理应用场景下，Serverless架构的优势体现在哪些方面？
1.核心优势在于其弹性伸缩能力。在图像处理应用中，用户请求往往是突发性的，且难以预测。Serverless架构允许我们在用户请求到来时动态地分配计算资源，而在请求减少或消失时，自动释放这些资源。这种按需付费的模式，不仅极大地降低了运营成本，也使得开发者能够专注于业务逻辑的实现，而不是服务器的管理和维护。
2.事件驱动特性：在处理大量图像时，我们可以将每个图像作为一个事件来触发相应的函数执行，这些函数可以并行运行在多个计算节点上。这种并行处理能力，显著提高了图像处理的效率和速度，使得企业能够快速响应市场和用户的需求。
3.高可用性和故障隔离机制：在传统的架构中，单个服务器的故障可能会影响整个服务的可用性。而在Serverless架构中，由于计算资源是分布式的，即使某个计算节点出现问题，也不会影响到整个服务的运行。这种设计大大提高了系统的容错能力，确保了图像处理服务的连续性和可靠性。
4.快速迭代和部署能力：开发者可以快速部署新的图像处理函数，实现新功能的上线。这种敏捷性使得企业能够快速适应市场变化，不断推出新的产品和服务，从而保持竞争优势。
5.安全性和合规性：云服务提供商通常会提供一系列的安全措施，如数据加密、访问控制等，来保护用户的数据和应用。同时，Serverless架构也支持各种合规性要求，帮助企业满足法律法规的需要。
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2024-04-04
你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力？
1. 深厚的技术背景和持续学习的态度
技术PM首先需要具备扎实的技术背景，这样才能在项目中做出明智的技术决策。同时，技术的更新换代非常快，持续学习，跟上最新的技术趋势和工具，对于技术PM来说至关重要。只有不断充实自己的技术知识库，才能在项目中游刃有余。
2. 强大的沟通和协调能力
技术PM需要与团队中的各个角色进行沟通，包括开发人员、设计师、测试人员等。有效的沟通能够帮助团队成员理解项目目标，协调资源，解决冲突。此外，技术PM还需要与客户、供应商等外部利益相关者进行沟通，确保项目需求的准确理解和满足。
3. 敏锐的风险管理意识
项目管理中不可避免地会遇到各种风险，如技术难题、资源短缺、时间延误等。优秀的技术PM需要具备敏锐的风险管理意识，能够预见潜在的问题，并提前制定应对策略。通过风险评估、制定缓解措施、监控风险状态，技术PM可以最大限度地减少风险对项目的影响。
4. 坚定的执行力和领导力
技术PM在项目中需要展现出坚定的执行力，确保项目按照既定的计划和标准推进。同时，作为团队的领导者，技术PM需要具备鼓舞人心的领导力，激励团队成员克服困难，共同为项目的成功努力。
5. 灵活的应变能力和创新思维
在项目推进过程中，总会遇到各种预料之外的情况。优秀的技术PM需要具备灵活的应变能力，能够根据实际情况调整项目计划和策略。同时，创新思维也是必不可少的，通过创新的解决方案，技术PM可以帮助项目突破瓶颈，实现优化。
6. 对质量的坚持和追求
项目的成功不仅仅体现在按时交付，更在于交付的产品质量。优秀的技术PM需要对质量有着严格的要求，通过持续的质量保证和改进活动，确保项目成果能够满足甚至超越客户的期望。
7. 以人为本的团队管理
技术PM需要关注团队成员的成长和发展，提供必要的支持和指导。通过建立良好的团队文化，技术PM可以激发团队的潜力，提高团队的凝聚力和战斗力。
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2024-04-04
如何写出更优雅的并行程序？
1.任务分解：这是并行编程的第一步。我们需要将大任务分解为可以并行执行的小任务。这需要对问题有深刻的理解，并能够识别出哪些部分可以并行化。例如，在图像处理中，我们可以将一幅大图像分割成多个小块，然后在不同的处理器上并行处理这些小块。
2.数据同步：在并行执行任务时，不同的处理器可能需要访问和修改同一份数据。如果没有合理的同步机制，就可能导致数据不一致的问题。为了避免这种情况，我们可以使用锁、信号量、屏障等同步工具来确保数据的正确性。
3.资源分配：在多处理器系统中，如何合理地分配任务到各个处理器，以充分利用系统资源，是一个挑战。我们需要根据任务的特点和处理器的性能来进行合理的分配，以避免某些处理器过载而其他处理器空闲的情况。
4.程序的可扩展性和容错性：随着系统规模的扩大和复杂性的增加，我们的并行程序应该能够适应这些变化，保持高效和稳定。此外，程序还应该能够处理处理器故障、网络中断等异常情况，保证系统的连续运行。
在实践中，我通常会采用一些设计模式和架构来提高并行程序的优雅性和可维护性。例如，我可能会使用MapReduce模式来处理大规模数据处理任务，或者使用Actor模型来设计并发程序。此外，我也会关注一些新兴的并行编程技术，比如异步编程和函数式编程。这些技术可以帮助我们写出更简洁、更易于理解的并行代码。
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2024-03-26
你的数据存储首选网盘还是NAS？
网盘，以其即开即用的特性，赢得了广大用户的青睐。它提供了云端存储服务，我们可以随时随地通过互联网访问存储在云端的数据。这种便捷性尤其适合多设备同步，无论是在家里的电脑上工作，还是在外出时使用手机或平板，我们都能轻松地获取所需的文件。此外，网盘服务商通常会提供一定量的免费存储空间，对于普通用户来说，这已经足够使用。如果需要更多空间或更快的传输速度，我们还可以通过购买会员服务来获得。然而，网盘虽好，但也存在一些问题。首先是数据安全和隐私方面的担忧。我们的文件存储在服务商的服务器上，虽然他们通常会有严格的安全措施，但数据泄露的风险仍然存在。其次，网盘服务商可能会对存储的内容进行审查，甚至在某些情况下删除用户的数据。此外，对于非会员用户，下载速度可能会受到限制，这对于需要快速获取大文件的用户来说，无疑是一个痛点。
相比之下，NAS提供了一种完全不同的存储体验。NAS是一种本地私有化存储解决方案，我们可以在自己的网络环境中部署和使用。这意味着我们对数据拥有完全的控制权，不必担心数据安全和隐私问题。NAS的高效数据传输能力也是其一大优势，特别是在局域网内，文件传输速度可以非常快。此外，NAS的高度可定制化特性，使得它可以根据不同用户的需求进行个性化设置。无论是作为家庭媒体服务器，还是作为个人或团队的数据中心，NAS都能提供强大的支持。
在实际应用中，我个人更倾向于使用NAS。作为一名开发者，我对数据的安全性和控制权有着极高的要求。NAS让我能够完全掌握自己的数据，不必担心服务商的审查或数据泄露的风险。同时，NAS的高效数据传输和可定制化特性，也让我在工作中更加得心应手。我可以轻松地搭建自己的开发环境，同步不同设备上的代码和文档，甚至可以在NAS上运行各种服务和应用。
当然，NAS的初期投入成本相对较高，需要购买硬件设备和硬盘。而且，NAS的设置和维护也需要一定的技术知识。但对于我来说，这些都是值得的。NAS为我提供了一个稳定、高效、安全的存储环境，让我能够专注于开发工作，而不必担心数据存储的问题。
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2024-03-26
通义千问升级后免费开放 1000 万字长文档处理功能，将会带来哪些利好？你最期待哪些功能？
一、会带来哪些利好？
对于个人用户而言，这意味着可以更高效地处理和分析大量文本数据。无论是学术研究、市场分析还是日常文档管理，1000万字的处理能力都足以应对各种复杂场景。例如，研究人员可以利用这一功能快速从大量文献中提取关键信息，而作家和编辑则可以轻松管理和编辑长篇作品。
对于企业用户，文档管理是一项基础而关键的工作。1000万字的长文档处理能力，使得企业可以更加高效地处理内部报告、产品说明书、用户手册等大量文档资料。这不仅提高了工作效率，还有助于企业构建更为完善的知识管理系统，从而提升整体的运营效率和服务质量。
作为一名开发者，我对通义千问的这一升级感到非常兴奋。在开发过程中，长文档处理能力可以极大地提升我的工作效率。我可以利用这一功能来处理大量的技术文档、API文档以及用户反馈，从而更快地迭代产品，提升用户体验。
二、最期待哪些功能？
我期待通义千问能够成为一个多模态的智能文档处理平台。
1.图像识别与分析功能的加入将极大地提升文档处理的实用性。例如，在处理用户手册或技术文档时，能够识别和解析文档中的图表、示意图等图像内容，将使得信息的提取更为直观和准确。这对于开发者来说，意味着可以更快速地理解和使用文档中的信息，提高开发效率。
2.语音识别和转换功能的整合将使得文档处理更加便捷。通过语音指令，用户可以直接与文档互动，进行内容的搜索、编辑和整理。这对于在移动设备上处理文档或者在开车等多任务环境中使用文档的用户来说，将是一个巨大的便利。
3.视频作为一种包含丰富信息的媒介，其内容的智能处理将极大地扩展文档处理的应用场景。例如，自动生成视频内容的文字摘要，或者从视频中提取关键帧作为文档的插图，都将极大地丰富文档的信息表达形式。
4.我期待通义千问能够支持跨平台的多模态数据整合。这意味着用户可以将不同来源、不同格式的数据集中到一个平台上进行统一处理。无论是社交媒体上的帖子、在线课程的视频，还是学术论文中的图表，都能够被通义千问智能地分析和处理。
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2024-03-21
如何看待云原生数据库一体化的技术趋势？
一、在业务处理分析一体化的背景下，开发者如何平衡OLTP和OLAP数据库的技术需求与选型？
在选型过程中，首先考虑业务需求。如果业务主要涉及高频次的事务处理，如金融服务或电子商务，那么我会选择一个强大的OLTP系统，如Oracle或SQL Server，它们能够提供快速的事务处理和高并发支持。而如果业务更多地依赖于数据分析和决策支持，如市场趋势分析或客户行为研究，我则倾向于选择OLAP系统，如ClickHouse或Greenplum，它们能够高效地处理大规模数据集并提供快速的查询响应。
其次要考虑技术需求。例如，如果业务需要实时数据分析，我可能会考虑使用HATP系统，如TiDB或OceanBase，它们试图统一OLTP和OLAP的特点，提供实时事务处理和高性能分析的能力。此外，云服务如阿里云PolarDB分布式版提供了集分一体化的解决方案，允许我们在集中式和分布式架构之间无缝切换，这为我们提供了更大的灵活性来应对业务变化。
在平衡技术需求时，还需要考虑数据模型的设计。规范化的数据模型适合OLTP系统，因为它们减少了数据冗余，提高了事务处理效率。而在OLAP系统中，我更倾向于使用低范式或星型/雪花模型，因为这些模型优化了查询性能，支持高效的数据聚合和多维分析。
性能也是考虑的关键因素。OLTP系统需要快速的事务处理能力，而OLAP系统则需要高效的数据处理和分析能力。我们要根据预期的数据量、查询复杂度和响应时间要求来评估不同数据库的性能指标。
最后，成本是任何选型决策中不可忽视的因素。我们要权衡开源解决方案和商业产品的总体拥有成本，包括许可费用、硬件要求、维护成本和开发资源。
二、集中式与分布式数据库的边界正在模糊，开发者如何看待这一变化？这种变化对数据库的设计和维护会带来哪些影响？
（一）为什么会出现这种边界模糊的现象？
随着云计算、大数据和微服务架构的兴起，数据量的激增和业务需求的多样化推动了数据库技术的演进。传统的集中式数据库在处理海量数据和高并发场景时遇到了性能瓶颈，而分布式数据库以其良好的扩展性和高可用性成为了解决这些问题的关键技术。然而，分布式数据库的复杂性也给开发者带来了不小的挑战。因此，数据库厂商开始寻求在保持集中式数据库简单易用的同时，融入分布式数据库的优点，从而产生了集分一体化的数据库产品。
（二）这种变化带来什么影响？
对数据库设计的影响：传统的数据库设计侧重于单一节点的优化，而现代数据库设计需要考虑如何在多个节点之间分布数据和计算任务。这要求开发者不仅要熟悉传统的数据库设计原则，还要掌握分布式系统的设计理念。例如，数据分片、副本同步、一致性和容错机制等都成为了数据库设计中不可或缺的部分。
对数据库维护的影响：分布式数据库的维护需要考虑到更多的动态因素，如节点的增减、网络分区和数据一致性等。开发者需要具备跨节点监控和故障排除的能力，同时也要能够处理分布式环境下的数据备份和恢复问题。此外，随着数据库向云原生架构的演进，容器化、服务网格和Kubernetes等技术也成为数据库维护的新工具。
三、作为一名开发者，你会选择云原生一体化数据库吗？会在什么场景中使用呢？请结合实际需求谈一谈。
云原生一体化数据库，以其分布式架构、Serverless技术、多模数据处理能力以及与AI技术的深度融合，为我们提供了一个全新的解决方案。
在大促期间，我们的平台需要处理海量的用户请求和交易数据。传统的数据库扩容需要漫长的准备和迁移过程，这对于业务的快速响应是一个巨大的瓶颈。而云原生一体化数据库的弹性能力，使得我们能够在几分钟内完成数据库的扩容，确保用户体验不受影响。这种秒级的弹性能力，让我们在面对流量洪峰时更加从容。
云原生一体化数据库的多模数据处理能力，使得我们可以在同一个平台上处理结构化和非结构化数据。这对于我们的在线平台来说至关重要，因为我们不仅需要处理用户的注册信息、购买记录等结构化数据，还需要管理和分析大量的视频内容、用户反馈等非结构化数据。通过云原生一体化数据库，我们可以简化数据管理流程，降低数据孤岛的风险。
在智能化方面，云原生一体化数据库与AI技术的结合，为我们提供了更加智能的数据分析和处理能力。通过AI引擎，我们可以对用户行为进行更深入的分析，从而提供个性化的推荐，增强用户体验。同时，智能化的数据库运维也极大地减轻了我们的运维压力，让我们能够更加专注于业务创新。
云原生一体化数据库的平台化特性，为我们提供了丰富的API接口和开发工具，使得数据库的集成和开发变得更加简单快捷。这不仅提升了我们的开发效率，也使得我们能够更快地响应市场变化，快速迭代产品功能。
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2024-03-20
你体验过让大模型自己写代码、跑代码吗？
一、你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗？体验如何？
体验过。聊胜于无。
二、目前大模型生成的代码可能会曲解开发者需求，遇到这种情况如何优化？
大模型虽然强大，但它的理解力还是有限的。大模型可能会因为缺乏具身体验或者对上下文的理解不够深入，而产生一些“幻觉”。这就像是你让一个从未见过苹果的AI描述苹果的味道，它可能会给你一个听起来合理的答案，但实际上却离题万里。
那么，遇到这种情况，我们该如何应对呢？
我们可以尝试从大模型的角度出发，优化我们提出的问题。就像你问一个小孩子问题时，要尽量用简单明了的语言一样，我们在向大模型提出需求时，也应该尽量具体、清晰。比如，如果你需要一段排序算法的代码，你可以详细说明你需要排序的数据类型、排序的方式（升序还是降序）以及是否有特殊的性能要求。这样，大模型在生成代码时，就有更大的概率能够准确把握你的需求。
我们可以利用大模型的学习能力，通过不断的反馈和调整来提高它的理解力。就像小孩子学说话一样，你说错了，妈妈会纠正你，慢慢地你就学会了正确的表达方式。同样，当我们发现大模型生成的代码不符合预期时，我们可以对它进行调试，找出问题所在，然后重新训练模型，让它“学会”如何更好地满足我们的需求。这个过程可能需要一些时间和耐心，但随着时间的推移，大模型的理解力和生成代码的准确性都会有所提高。
我们还可以尝试结合多个大模型的优势，进行协同工作。就像有时候解决一个问题需要多个人的智慧一样，不同的大模型可能在不同的方面有所擅长。我们可以将问题拆解，让不同的模型负责不同的部分，然后再将这些部分整合起来。这样不仅可以提高工作效率，还能在一定程度上减少单一模型理解偏差带来的问题。
我们也可以探索一些新的技术手段，比如增强大模型的上下文理解能力。大模型在理解自然语言和解决复杂任务方面表现出强大的能力，这意味着我们可以通过改进模型的训练数据和算法，使其更好地理解和处理复杂的上下文信息。这就像是给小孩子更多的生活经验，让他们在更丰富的环境中学习，从而提高他们的理解力。
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2024-03-20
如何优雅的进行入参数据校验？
一、在哪些场景下，你会进行入参数据校验的呢？
1.用户注册或登录时：这是最常见的校验场景。比如，当用户注册一个新账号时，我需要确保他们输入的用户名、密码、邮箱等信息符合规定的格式。密码不能太短，邮箱地址得有“@”符号，用户名不能包含敏感词汇。这些都是基本的校验规则，目的是保证用户数据的安全性和有效性。
2.表单提交：无论是前端的表单还是后端的API，表单提交时的校验都是必须的。比如，一个用户填写的表单中可能包含年龄、性别、联系方式等信息，我需要确保年龄是数字，性别是预定义的选项之一，联系方式格式正确。这样可以避免存储无效数据，也提升了用户体验。
3.接口调用：在微服务架构中，服务间的接口调用也需要进行严格的入参校验。比如，一个订单服务需要接收来自用户服务的请求，创建订单时需要校验商品ID、用户ID、订单金额等参数是否有效。这不仅可以保护服务不被恶意请求攻击，还能确保数据的一致性和完整性。
4.数据迁移或同步：在进行数据迁移或同步操作时，校验工作同样不可或缺。比如，我们需要从旧系统迁移数据到新系统，这个过程中要确保数据的格式、类型和内容都符合新系统的要求。任何不符合规则的数据都可能导致迁移失败或者数据不一致。
5.业务流程中的校验：在复杂的业务流程中，每个步骤都可能需要对数据进行校验。比如，在一个电商系统中，用户下单后，系统需要校验库存是否充足，价格是否正确，优惠活动是否适用。这些校验确保了业务流程的顺畅执行。
二、如何优雅的进行入参数据校验？你有哪些处理方式？
过去我曾是个“if-else”语句的重度依赖者。每当需要校验数据时，我就像个机械师一样，一个接一个地添加条件判断。这样的代码，虽然能够完成任务，但长此以往，就像一团乱麻，难以维护，更别提代码的美观了。
随着我对Spring Boot的深入理解，我开始尝试摆脱这种繁琐的校验方式。我发现，Spring Boot自带的校验机制，就像是给我的代码注入了一股清流，让我的校验逻辑变得简洁而优雅。
我首先接触到的是
@Valid和@Validated这两个注解。它们就像是数据校验的守护神，帮我在Controller层把好每一道关。当我在方法参数上加上@Valid注解时，Spring会自动帮我校验参数的有效性。如果校验失败，它会抛出MethodArgumentNotValidException异常，而这个异常，我又可以通过全局异常处理器，转化为更友好的错误信息返回给前端。但这只是开始，当我需要对Service层的方法参数进行校验时，我又发现了新大陆。通过在Service接口上添加
@Validated注解，我可以确保即使在业务逻辑之前，数据的校验也不会被忽视。这种方式，让我的业务代码更加纯净，校验逻辑和业务逻辑分离，互不干扰。有时候，我会遇到一些特殊的场景，比如同一个参数在不同的业务场景下需要不同的校验规则。这时候，分组校验就派上了用场。通过定义不同的校验组，我可以根据需要选择性地执行特定的校验规则。这就像是给校验逻辑安装了一个开关，需要的时候打开，不需要的时候关闭，灵活自如。
当然，有时候标准校验注解无法满足我的需求，这时候我就会自己动手，丰衣足食。自定义校验注解就像是我的私人定制，我可以根据自己的需求，定义校验逻辑。通过实现
ConstraintValidator接口，我可以让校验逻辑变得无比灵活，无论是校验字符串的正则表达式，还是校验枚举值的合法性，都不在话下。我还学会了如何优雅地处理校验错误。通过自定义异常处理器，我可以将校验失败的信息，转化为统一的错误响应格式，这样不仅提高了用户体验，也让后端的错误处理变得更加统一和高效。
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