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我的预想到2025年，人工智能（AI）产业极有可能在多个领域实现全面突破并加速应用，这将显著改变普通人的日常生活。推测以下是有可能的关键变化：首先由AI引领下的社会整体变革1.生活便利化 智能家居设备如语音助手、自动化家电及安全系统将更加普及，通过AI学习用户习惯，使生活更加便捷和高效。智能交通系统与自动驾驶技术的发展将提升出行体验，减少拥堵并提高安全性。2.工作方式变革大量重复性任务将由AI完成，例如物流、数据标注等，使许多职业实现自动化。新岗位会集中在数据管理、AI研发与伦理监管等领域，同时促使员工提升技能以适应更加智能化的工作环境。 3.娱乐与内容生产自媒体创业简单 AI生成内容（如艺术、音乐、文学）将实现高度定制化，满足用户的多元化需求，虚拟现实和增强现实结合AI将提供更沉浸的娱乐体验。 尽管AI带来便利，也伴随隐私、安全、伦理等问题。这也是今后的挑战。

在海量用户中快速定位目标人群进行个性化营销是一个复杂但重要的任务。以下是一些可以考虑的策略和方法：首先要把相关数据收集然后进行分析：收集用户行为数据、购买历史、浏览记录等利用大数据分析技术进行用户画像，使用机器学习算法识别用户兴趣和偏好 其次要分层分类：根据人口统计学特征（年龄、性别、地理位置等）进行初步分类根据消费能力、消费习惯等进行进一步细分建立多维度的用户分类体系 然后进行行为触发营销：设置特定的用户行为触发点根据用户的实时行为快速响应，提供相关的营销信息

你认为哪些领域的知识对于开发者来说尤为关键呢？根据你的实际经历说说你的看法吧~根据多年开发者来说,我认为以下几个领域的知识尤为关键:1.拥有计算机基础理论知识。包括但是不仅限于数据结构、算法、操作系统、计算机网络等。这些是构建各种系统的基石。2.拥有至少精通1-2种主流编程语言,了解软件工程方法论、设计模式等。3.掌握数据库技术，关系型和非关系型数据库的使用,了解数据建模、查询优化等。4.具有Web开发能力，包括前端和后端技术,如HTML/CSS/JavaScript, 服务器端语言,Web框架等。5.了解云服务、容器技术、CI/CD等现代开发运维实践。6.了解最新人工智能和机器学习相关概念以及应用。7.最不可缺少的是信息安全，掌握基本的安全知识,编写安全的代码。

使用安全体检功能，看看你有多少未修复的安全问题？1）对照自己的体检结果截图分析不同体检项的情况整理安全违规事项为2件，按照最佳实践进行了设置。2）具体说说不同的检测项是否对自己有帮助整体来说对用户是有帮助的，能够针对于现状来判断用户自身环境中哪些资源存在安全隐患，通过阿里云安全产品进行即时整改。后期会考虑结合SC中基线检查等功能来提高安全。

现在云上项目中所有服务器都有专门的EDR产品，并且结合阿里云云安全中心的（基线检查，漏洞扫描）功能进行相关报警设定。当收到安全事件提醒时，一般会按照以下流程进行处理。1.收到安全事件提醒2.事件内容排查，确认影响范围。3.事件溯源，证据链保存，报告生成4.事后结合云安全中心建议进行安全设定变更5.PDCA安全检查

告别过去2024年，迎接2025。2025年多挣钱，少生气，兜里多装人民币。云安全是天，云安全是地，有了云上安全项目才能顶天立地。加油2025。加油2025的自己。

AI助力后，短剧领域将如何定义创意并得到进一步的发展？有了AI的辅助今后在短剧创新会有翻天覆地的变化。今后以下方面可能有进一步发展。首先是剧本创作辅助：AI可以基于大量数据分析热门题材和情节走向，为创作者提供灵感。自动生成对话和场景描述，加速剧本初稿的完成。并且提供情节建议和结构优化，帮助改善剧本质量。其次在视觉效果增强：利用AI生成或优化特效，提升视觉表现力。自动调色、美化画面，提高制作效率和质量。最后实时翻译和本地化：AI翻译技术可以快速将短剧翻译成多种语言，扩大受众群。自动调整文化元素，使内容更易被不同地区接受。

关于开发者的100件小事，你体会最深的有哪些？请举例说明~虽然没有做过什么大的开发项目，但是也总结了一些关于开发中的心得，供大家参考。做为开发者来说持续学习很重要。因为现在技术发展很快,要持续保持学习的习惯。还有就是与他人沟通协作的能力不可少。编程不只是写代码。最后就是技术本身，要有良好的习惯，版本控制，代码简洁易读，注重代码质量和测试等。

职场中你认为最应该避免的“雷区”行为是什么？ 结合自己经验我认为职场中最应该避免的“雷区”行为有以下几个方面: 放弃工作生活的平衡。过度工作会让人快速烧出来,影响工作状态。应适当安排时间,保证充足的休息。违反职业操守和公司规章制度。这会让人失去工作的基础。应诚实守信,严格遵守规定。与同事关系处理不当。应与同事保持礼貌友好的关系,避免不必要的竞争和矛盾。在工作中过于追求个人利益最大化。应站在公司和团队利益的角度考虑问题。工作中缺乏主动性和积极性。应采取主动学习的态度,不断改进和提升自己。在工作错误和失败中推诿责任。应诚恳反思,从中汲取经验教训。盲目与上级顺从和迎合。应客观理性地分析每个决策,据理力争。事事计较,记仇较劲。应宽容他人,积极乐观地对待工作。

分享你认为对你的职业规划和成长影响最深远职业建议？结合自身经验总结了几点。供大家参考首先要明确自己的兴趣、价值观、技能和才能，然后选择一个能充分发挥这些的职业方向其次要求自己多学习,不断提高自己的知识和技能水平,使自己在职场上具有竞争力然后注重与人相处和沟通技巧的培养, 寻找导师或良师益友,听取他们在职业发展方面的建议最后制定切实可行的职业规划,但也要有足够的灵活性以应对未来的变化，不要局限在一个固定思维中,要对新事物保持开放和好奇的心态

工智能领域蓬勃发展的今天，我们目睹了众多大型AI模型的诞生，它们展现出了惊人的学习与生成能力。然而，如何引导这些模型摆脱仅擅长特定任务的“狭窄任务定向”束缚，让它们学会在更多元、更开放的场景中自由翱翔，成为真正意义上全能且创新的智慧体？现在一直在积极活用AI，利用AI来提高办公效率。简单谈谈自己的看法。首先,我认为要培养真正的全能AI系统,关键在于让它具备强大的自主学习和适应能力。当前的大型AI模型虽然在某些狭窄任务上表现突出,但都需要人类提供丰富的标注数据或提示来引导其学习。我们需要研发出能够像人类婴儿那样,主动探索周围的世界,在互动中快速 capture 关键信息,并积累知识和技能的AI系统。其次,要让AI系统拥有创造力,就需要赋予它们某种程度的自主权和随机性。固定的程序很难产生真正的创新。人类大脑之所以富有创造力,是因为我们有复杂的情感和动机,这驱动我们尝试新的组合和可能性。未来的AI也需要具备这种主体性和开放性,而不仅仅是完成指定的任务。最后,培养全能AI还需要充分利用计算力和大数据。随着芯片技术和数据积累的发展,AI系统将拥有接近无限的计算资源和知识源,这为其提供了不断学习和进化的肥沃土壤。我们需要让系统最大限度地利用这些优势,来丰富其内在模型,拓展应用边界。

如何借助AI技术为NAS注入新活力，以满足数据存储、管理和共享的高标准需求？结合实际经历，谈谈你的看法~ 首先借助AI技术为NAS注入新活力,提高其数据处理与管理能力,这是一个很好的思路。也是满足技术发展的规律。结合我在数据中心工作的经历,我有以下几点建议: 使用AI实现智能化数据分级存储。根据数据的重要性、访问频率等特征,采用不同的存储介质来降低成本。常访问数据采用高速SSD,冷数据转入低成本的高密度HDD。借助机器学习实现数据压缩。自动分析数据特征,使用不同的无损或有损压缩算法,降低存储空间占用。比如时间序列数据可用波形逼近法压缩。使用自然语言理解技术,实现语义搜索。用户用自然语言描述查询意图,系统自动转换为结构化查询语句,无需用户了解数据schema。大幅提高搜索效率。构建基于知识图谱的元数据管理系统。自动分析数据之间的关联,形成知识图谱,用于数据发现、推荐、可视化展示等。利用Federated Learning在保护隐私和数据安全的前提下,实现跨组织和地域的数据集成与共享,发挥数据更大价值。

我们该如何在人工智能的高效自动化与人类独有的情感智慧、创新能力之间寻求一个和谐的平衡点？如何在享受技术红利的同时，保障人类工作的价值与意义，促进人机协作共生？技术的进步也是人类的进步，人工智能的同时也要促进人类对AI等技术的认知。例如无人驾驶。虽然可以完全替代人类，但是如果人类对于无人驾驶的不信任，接受不了新鲜事物，也是无法给人类带来技术红利的。也简单总结了几点供大家参考。 人工智能应该被视为增强和扩展人类能力的工具,而不是替代人类的工具。它应该辅助人类做决策,而不是替代人类判断。在引入任何自动化和人工智能技术时,我们应该慎重考虑其对就业和社会的影响。确保这些技术的应用不会导致大规模失业或社会动荡。我们需要建立监管机制,确保人工智能系统的决策是公平、透明和可解释的。这可以增强公众对该技术的信任。在人工智能的设计和开发过程中,我们需要融入人文关怀,确保其行为符合道德规范,不会损害公共利益。这需要技术专家和人文社科专家的通力合作。我们还需要投资教育,帮助劳动力适应人工智能时代的需求。这包括推广STEM教育,以及培养创新思维、情商和团队协作能力。总的来说,我们需要在发展人工智能的同时,关注其对人类和社会的影响,并制定政策引导其健康发展,以实现人机共生共荣。只有这样,人工智能的巨大潜力才能真正造福人类。

多元数据需要得到有效的治理，有哪些数据治理的办法值得一试？（必答） 建立数据治理组织架构和职责。明确数据治理的责任人,建立数据治理委员会,制定数据治理政策。对关键数据资产进行分类和评估。了解最重要的数据集,评估其质量、安全性和合规性。制定数据标准和元数据。统一定义关键数据元素,建立数据字典,为数据治理奠定基础。实施数据质量监控。设立数据质量度量标准,开展定期监测,确保数据质量。建立主数据管理。管理用户、产品、供应商等主数据,保证一致性。进行风险评估和审计。识别数据风险,开展数据合规性审计,防范问题。培训和提高数据意识。加强员工的数据意识,确保各方面参与数据治理。 您是如何降低云上数据存储成本的？请分享下您的妙招。（必答） 选择合适的存储类型,比如档案存储成本更低。设置生命周期规则,自动将不活跃数据移入更便宜的存储层。 启用压缩和去重功能,减少存储量。监控和分析存储使用情况,标识出不必要的数据。利用批量处理,降低读写次数,减少请求费用。 您是否使用过自动化工具进行数据生命周期管理？使用体验如何？（必答）暂时还没有使用过自动化的数据生命周期管理工具。手动管理尚可满足需求,但随着数据量增长,自动化工具可能成为必选。核心是要制定好策略,工具会按策略来优化存储成本和性能。

面对不同应用场景的个性化需求与规模化效率的双重考量，你更倾向于哪一方，来开辟AI技术应用的新天地呢？从现在以往项目经验来说的话，我更倾向于兼顾个性化需求和规模化效率。其实个性化是用户体验的关键,能带来更好的粘性。但过度个性化也会提高成本,降低效率。我的思路是在系统层面提供规模化和标准化的基础能力,以支撑大规模业务,同时开放接口和配置,让使用方有定制空间。例如在推荐系统中,底层使用通用算法模型,同时开放不同的候选池、特征工程、排序策略等接口,上层业务可以通过组合配置实现个性化效果。我在一个新闻推荐系统中就采用了这种思路。底层训练了用户兴趣和内容质量的通用模型,上层可以配置不同的候选集、用户分群、过滤策略等,快速实验出多个子产品形态。在效率和个性化之间取得了平衡。所以我认为结合技术标准化和业务定制化,能获得规模效益的同时兼顾用户体验,是AI系统设计中值得追求的方向。

我们应如何自处，才能避免在工作中习惯性依赖原有方法的情况？工作中大多数的人都是习惯性依赖原有方法取对应工作任务。自身从事IT工作10多年，不断的学习新的知识是工作中保护自己的最强武器。从自身经验总结了几点。1.主动学习新知识,拓宽视野。多了解行业前沿技术和管理方法,创新思维。 培养批判性思维。对现有方法采取质疑态度,分析其优缺点,判断在什么情况下更适用。鼓励团队成员提出新见解。营造开放氛围,让团队成员敢于提议和尝试新方法。设置方法创新目标。公司或团队层面明确方法创新要求,不能简单复制过去的模式。构建快速试错机制。新方法失败风险大,需要能快速试错、取得反馈,及时修正。培养学习型组织。组织要有不断反思、改进的机制,而不仅仅是业绩导向。 我在项目管理工作中,曾经一直沿用过去的瀑布模型管理方法,后来随着敏捷开发理念的推广,我发现原有方法效率低下、交付进度难控制。所以我开始学习敏捷方法,并在团队内部推行,逐步构建了符合敏捷要求的管理流程。这个转变提高了团队的响应速度和产出效率。

一起来谈谈你是如何在编程实践中巧妙避开这个陷阱的呢？我认为编程的过程中确实难免会遇到调试时间比较长的情况。在这里分享之前项目中遇到的问题，总结了几个方向。供大家参考。首先一定要遵循代码规范,注释清晰。这样代码更容易读懂,也更易维护。其次设计模块化的代码架构。逻辑清晰的模块化设计,有利于快速定位问题。最后使用调试工具。比如打印日志、断点调试、 profiler 分析等,可以高效定位问题。然后不断重构与优化代码，提高代码质量,降低问题出现的概率。

如何看待这一结果？作为一个经常使用语言模型进行数据分析和日常办公的人，听到这个消息感到非常兴奋。一般我使用这些模型来加速文档翻译，提高代码编写效率，或者为数据分析提供初步见解。在处理复杂问题时，性能和稳定性是关键因素。之前我在某项目中使用GPT-3进行自然语言处理任务，发现它处理简单的文本分类问题十分出色，但在遇到复杂的数据关联和推理问题时，其准确性大幅下降。而后尝试了ChatGPT的增强版本GPT-4o后，虽然有一定提升，但还是存在不足。这使得我对Qwen-72b最近的评测结果产生了极大兴趣，尤其是它在复杂问题上的出色表现让我想起我之前在同一项目中遇到的痛点。另外，使用模型的稳定性也极为重要。在日常工作的邮件自动回复和客户支持系统中，我希望能够依赖一个稳定的模型来减少人为干预和提高整体效率。从这次评测来看，Qwen-72b可能是一个更为稳健的选择，我计划在接下来的项目中进行更多测试，以期找到一个更适合长期使用的模型。

1、如何降低日常业务中断的风险，比如停机发布，单机故障等？(1)采用蓝绿部署、金丝雀发布、A/B测试等新版本无中断上线方法,避免停机发布。(2)设计冗余机制,如使用多可用区部署,消除单点故障。AS服务高可用保障SLA 99.95%。(3)使用容器化部署应用,支持快速扩容、迁移和恢复。(4)准实时监控业务指标和服务健康状态,尽早发现和定位异常。(5)建立完善的备份机制与灾备流程,数据秒级恢复。 2、如何提升应用服务的负载均衡能力？(1)自动扩容缩容,根据业务负载情况动态调整服务器数量。(2)多可用区部署,流量分散到不同机房。(3)使用阿里云SLB弹性负载均衡,具备高可用、性能卓越、智能路由等特点。(4)结合CDN实现按地域分流,降低单节点压力。(5)开启SLB会话保持,缓解后端状态故障。

1、你知道APP是怎么开发的吗？如何将开发完成的APP发布在应用市场？之前从事了针对于销售部门的手机app开发，首先是整理需求分析和设计，根据目标用户和使用场景来确定APP的功能和界面设计。然后编码和测试，使用移动开发框架(如React Native、Flutter等)进行编码,并在开发过程中进行测试。最后发布上线:将开发完成的APP打包,然后提交到应用市场(如App Store、谷歌市场等)进行审核和发布。2、在阿里云上实现一站式App的开发、测试、运维、运营等，你觉得体验感如何？阿里云可以通过移动测试、DevOps、应用加速等服务来实现一站式的APP开发、测试、运维和运营。相比自建服务,阿里云可以缩短部署上线时间,降低运维成本,提供更稳定快速的应用访问。并且不同服务间可以打通,比如测试结果可以快速同步到开发环境。总体来说,在阿里云上可以获得更好的开发和运营体验。