泰尔德斐诗_个人页

作为一位长期从事大数据和分布式计算的开发者，我目睹了ODPS在过去十五年中的飞速发展。从最初的分布式计算框架，到今天成为企业级解决方案中的核心组件，ODPS一直走在技术革新的前沿。现在，面对AI时代的到来，ODPS是否能继续引领数据革命，我认为关键在于它能否充分利用AI带来的新机遇。 首先，ODPS在处理海量数据和高效计算上积累的技术优势，使其有潜力成为AI模型的强大引擎。随着AI模型的复杂性和数据需求不断增长，ODPS的并行计算能力可以有效支持大规模模型的训练和推理。如果ODPS能够深度整合AI能力，例如提供优化的机器学习工具和支持自动化特征工程，将大大降低开发复杂AI应用的门槛。 其次，我希望ODPS在未来能够进一步优化数据处理速度，尤其是在查询加速和数据预处理环节。快速的数据处理能力对于AI应用来说至关重要，因为这些应用依赖于实时或近实时的数据反馈。通过改进数据查询引擎和引入新的存储格式，ODPS可以显著提升交互式查询的性能，这将有助于增强AI应用的响应速度。 最后，ODPS应当关注大数据与AI的无缝整合。目前大数据和AI开发往往需要在多个平台间切换，这增加了开发复杂性和运维成本。如果ODPS能够提供一体化的开发环境，支持从数据预处理、模型训练到推理的全流程，将大大提高开发效率，并促进更广泛的AI应用落地。 总之，ODPS在AI时代的挑战和机遇并存。通过深度整合AI能力、优化数据处理性能以及促进大数据与AI的一体化开发，我相信ODPS可以在接下来的十五年里继续引领数据革命。希望在此次开发者庆典上，能够聆听到更多来自业内专家和同行的智慧观点，共同探讨ODPS的未来发展。

1.我觉得支撑Data Agent的核心技术主要有：自然语言处理（NLP）：Data Agent得能看懂人说的那些自然语言，这可是在和用户对话的关键。机器学习和深度学习：这些技术是用来让Data Agent能识别模式和预测未来，并且给数据分析提供智能建议。数据集成和ETL技术：这保证了Data Agent可以有效地从各种来源获取和处理数据，为后续分析打好基础。大数据处理技术：像Hadoop和Spark这样的工具，让海量数据的处理又快又好。人工智能规划与决策技术：帮Data Agent规划复杂任务和做出最好决策。自我学习和反馈机制：这些让Data Agent能够在使用中不断自我调整和提高效率。 2.在Data+AI领域，我遇到的挑战包括：数据质量问题：有时候数据不全或有问题。我用了一些自动化工具来清理数据，还制定了严格的数据治理流程。模型可解释性：有时深度学习模型很复杂，搞清楚它的运作原理不容易。我尝试用更简单的模型或者用工具像LIME或SHAP来提高模型透明度。跨部门协作挑战：让AI项目真正在业务中落地通常需要各种沟通。我通过参加跨部门会议和培训，来帮助大家理解AI的好处，并求得更好的合作。 3.关于新的Data Agent for Analytics产品，我希望：自动化处理能力更强：Data Agent能自动跑更多复杂的数据操作，省掉不少人工操作。实时分析能力强：希望能快速响应数据请求，特别是在关键时刻。灵活性更高：它能适应不同规模的数据处理需求，从小企业到大公司都能轻松使用。支持多种数据类型：不光是文字，还有图像、视频之类的数据也能处理。数据安全性高：要确保数据处理的每一步都有安全保障，这样数据隐私才有保障。

我体验了AI剧本生成与动画创作，生成速度比之前快很多，整体故事情节和画面连贯性较好，但是仍存在想故事深度不够、画面仍不够精美（例如相较如今很火的哪吒、雄狮少年2），同时故事线必须提供足够多的素材或“关键词”，基本是必须提供一个大纲才能出来想要的文本，所需提升的空间仍然较大。所以我更倾向于AI创作工具能提高效率、激发灵感、实现创新，但是空洞、同质化的内容缺乏情感深度，需人工调整对白逻辑、手动修正关键帧，同时审查动画中可能出现六根手指的角色或违背物理规律的场景。虽不作为从业者，作为一个长期的动画观众和关注者，我更倾向70%传统+30%AI的混合模式——前期：用AI快速产出很多版剧本雏形，筛选创新点；中期：核心镜头手工绘制，群众场景用AI生成；后期：AI自动补间+人工逐帧微调。但是工匠精神是AI不来的，很多细致入微的场景仍需要人工的大量付出和努力，但是一般来说，只要你付出来，观众是会买账的

从技术演进、产业投资和政策布局来看，AI技术正在加速渗透到社会各领域，但'全面爆发'的形态可能并非短期突变，而是一个持续深化的过程。2025年AI或将完成从'工具性应用'到'社会性嵌入'的关键转折。普通人的生活将呈现'泛在智能服务'与'认知重构压力'并存的态势。从我的生物科学领域来看，AI的出现帮助了我们从大量繁杂的工作中抽身，而蛋白结构预测等领域的重大突破也让我们看到了新的生命科学领域发展方向，这无疑会大幅推动人类医疗领域的进步，而医疗领域的进步会实打实落到每个人的健康上，这可能是我所在领域对人类命运共同体与AI大健康的一大贡献。但是我们也应该注意到，AI的发展或多或少与部分伦理问题存在对立与分歧，而医学伦理是行医救人的一条红线。我们社会需同步加快建立AI伦理治理框架，确保技术红利普惠共享，真真正正落实到百姓的头上。毕竟，真正的产业爆发不应仅看技术参数突破，更要考察其对人类文明进程的实质推动。

从我的理解来看，对于标准化程度较高、规模较大的数据集来说，采用大模型进行处理往往更为高效可靠；而对于那些需要深入理解背景知识、具备较强主观判断要求的任务，则更适合由专业人士手工完成。在特定时机二者可以一起使用。从近期的我个人的实际应用中，生物医学类背景的我需要对部分图片进行标注，我一般会结合两者之长——即利用大模型快速处理大部分常规工作，初步标记一遍，同时保留关键环节由人工复核或补充，抽查标记结果并及时更正反馈——可能是最理想的解决方案。因为这种混合模式既保证了效率又兼顾了准确性，我觉得应该也是当前许多企业和研究机构所采取的做法。

之前体验不够深，现在越来越觉得多模态音视频交互技术正深刻改变我们的生活方式，它集视觉、听觉、语言理解于一体，构建了更加直观、高效的交流方式。例如在智能家居场景下，简单语音指令或手势即可调控家居设备，为日常生活带来便捷，尤其惠及行动不便者。现在的各种语音助手以及基本可以完成大多数的任务需要，比前几年方便多了。相应的未来我们也期待技术演进带来更自然流畅的交互体验，个性化服务深度定制，以及在无障碍沟通、跨语言交流上取得突破，例如华为近几年在对视障听障人士的关爱中，也看到了如何让科技温暖人心，促进社会的全面进步。

AI视频虽然自动生成的内容可能使原创性受到挑战，但这并不会削弱原创内容的价值，同时真正的创造力依旧不可替代，因为个体的独特视角和情感表达是AI无法仿效的。因此，成功的创作者将是那些能巧妙整合AI工具与个人创造力的人，优质的视频反而是我们现在更为需要得到的。B站上目前仍有较多up主在独立制作视频，他们的视频精美有深度，如果在部分画面内容上使用了AI辅助可以极大的减轻他们的工作量。但是反观抖音与一些“黄色新闻”，大字、无图、宣传对立、煽动舆论，这些工作通过无意义的AI加工虽然变成了他们自己的内容，但是毫无价值，反而是对科技的一种滥用。

在一定程度上，AI家教能解决目前大多数家长自身知识面不足、解决不来相关问题的难题，但是如果要真正实现全方位的家教服务，仅仅满足知识面是不够得到，还有很多方面，像如何理解和回应学生的情绪状态、创造力和发散性思维的培养、伦理和价值观如何教育、家教教的内容与考试的内容是否相关等方面都存在欠缺。同时从身边亲戚小孩案例以及很久之前我自己带的家教来看来看，什么是一个好的家教？是像一个人工智能一样什么都会，一条一条的列举回答孩子的问题，还是引导其主动思考、自觉查找相关答案、学会回归课本、众多方案中寻找最优解？这些对学生的个性化成长和理科思维的培养都十分重要。（当然如果是一些文史类比较固定的答案当然人工智能掌握的更多更好）所以综合来看，家教的目的是什么，家长对家教的需求是什么，家长找的可能是一个“榜样”，一个孩子的目标，一个生活的帮手，一个孩子的答疑解惑的助手，这些方面目前AI还暂且做不到。我认为相关的开发立项可以进行但短时间效果不会很好，仍需相关产业技术进一步发展。

新的一年悄然来到，在2024年的魔幻中，我逐渐理解到平凡、平稳与安全的重要性。作为一个普通人，我不奢求宏大叙事，只希望新的一年可以全家人身体健健康康，这是一切的基础；在各个领域的知识和技能能够进一步提升；工作顺顺利利稳步进展；家庭和和睦睦一切顺利；社会繁荣稳定，国家富强复兴。身处厦门，今年南普陀寺的年度词汇是“好事发生”，希望你、我甚至所有人，都可以好事发生，平安喜乐。

相较于AI创作，人工手绘是一种非常具有个人风格和情感的创作方式。每一笔每一划都蕴含着创作者的情感、思想和艺术品味。手绘海报可以传达出一种非常浓郁的艺术氛围，让人感受到作品背后鲜活的创作灵魂。例如一些独立艺术家制作的音乐会海报或者艺术展览海报，通过手绘能够更好地营造出独特的艺术气质。同时手绘的笔触、线条和色彩的混合方式是独一无二的。这使得手绘海报在审美上具有不可替代性，它不像AI生成的海报可能会存在一定的模式化倾向。观看手绘海报时，观众可以感受到创作者在纸上挥洒颜料或者运用画笔的独特魅力。 而且手绘可以根据客户的特殊需求进行深度定制。因为创作者可以一对一地与客户沟通想法，并且将客户的想法以非常个性化的艺术形式表现出来。比如，为特殊的纪念活动或者个性化的品牌故事创作海报时，手绘能够更深入地挖掘和表现主题。 但如果AI可以进一步发展和学习，做到以上几点，AI的生成绘画前进广阔

AI音色克隆技术仿佛确实能够模拟人的特质，它不仅能够精确地复制一个人的声音特质，还能根据文本内容调整语气和情感色彩，仿佛那个“人”正在真实地讲述故事或传递信息。但是人之所以为人，是因为每个人是独一无二的，AI的学习与模仿无法真正替代人的个体。 AI音色克隆技术可能会引发与播客领域的流量竞争。首先。播客创作者可以利用AI音色克隆技术，轻松地创建多样化的内容，例如模仿名人或历史人物的声音，增加内容的吸引力和趣味性。这不仅可以提高内容创作的效率，还可能吸引更多听众，从而增加流量。而且微信在公众号功能中悄然上线了AI音色克隆技术，为微信公众号注入了新的活力。这种创新功能可能会吸引原本专注于播客平台的用户，从而引发流量竞争。虽然微信、小宇宙、喜马拉雅等平台在声音领域的竞争并非“你死我活”，但AI音色克隆技术的加入无疑加剧了这一领域的竞争。总的来说，AI音色克隆技术为播客领域带来了新的机遇和挑战。一方面，它为内容创作者提供了更多样化的创作手段，提高了创作效率和吸引力；另一方面，它也加剧了播客领域的竞争，尤其是对于那些依赖独特声音特质吸引听众的创作者来说。然而，技术的发展总是双刃剑，如何在享受技术带来的便利的同时，平衡好原创性、隐私保护以及声音身份认同等问题，将是未来需要深入探讨和解决的课题。

新茶饮行业的“AI味”越来越浓，这恰恰反映了科技创新在传统产业中的深入应用及其发展潜力，说明AI技术的应用不仅仅是个噱头，而是为饮品行业带来多重变革的驱动力，提示相关行业人员要抓住机遇。AI图像识别技术能够通过分析消费者的舌象和面象，提供个性化的饮品推荐。这种个性化服务增加了消费者的参与感和体验感，将传统的饮茶习惯与现代科技相结合，使得饮茶不再是单纯的解渴行为，而成为一种健康和生活方式的选择。同时AI还在制作流程中的自动化和智能化方面发挥了重要作用。AI算法可以分析大量的消费者数据，不断优化饮品配方，预测市场口味趋势，从而帮助品牌更快速地推出新产品。这种数据驱动型决策不仅提高了生产效率，还减少了资源浪费。然而，尽管AI在新茶饮行业中展现出了强大的潜力，也必须谨慎考虑这一趋势的可持续性。技术的快速发展需要企业不断投入，技术创新和消费者需求之间的平衡也需要长期的探索。综上所述，新茶饮行业的“AI味”可能代表了一个新的市场趋势，或许它不仅仅是短暂的噱头，而是未来饮品市场发展的重要方向。随着技术的成熟和消费者对于个性化体验需求的提升，AI在新茶饮中的应用将会更加广泛和深入。企业需要在这个过程中保持灵活和创新，以应对市场的快速变化。