AI 助理
备案控制台

Aura_个人页

Aura
个人头像照片
文章
1
问答
42
视频
0

个人介绍

暂无个人介绍

擅长的技术

获得更多能力
通用技术能力：

暂时未有相关通用技术能力~

云产品技术能力：

阿里云技能认证

详细说明

暂无更多信息

2025年04月

2025年03月

2025年02月

2025年01月

2024年12月

2024年11月

2024年10月

2024年09月

2024年08月

2024年04月

  • 发表了文章 2025-02-15

    通义灵码 AI 程序员（版本2.0）测评文档

正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
  • 回答了问题 2025-04-27

    零代码搭建 DeepSeek 版个人知识库，你想试试吗？

    这工具简直把我们从信息沼泽里拽出来了！我们法务部现在管理着全集团23个子公司的合同，以前每次归档新合同就像往碎纸机里撒钱——光去年就重复采购了三次电子归档系统，结果还是得靠实习生用Excel手动登记关键词。现在用魔笔搭的知识库，直接把十五年积累的纸质合同扫描件、电子签章文件、甚至合作方传过来的微信聊天记录截图全喂进去，DeepSeek的OCR居然连律师在合同边角写的'此处风险极大！！！'的手写体都能识别成红色警示标签。 最震撼的是上周跨国并购项目，对方凌晨两点突然要我们提供近五年所有'技术授权+违约赔偿'条款的演变分析。要是搁以前得拉通五个同事通宵，现在直接在知识库画个时间轴，勾选'自动生成对比报告'，二十分钟就吐出来带条款原文、修订标记和风险系数的PDF，连英国律所那边都来问我们用的什么黑科技。 权限管控更是神来之笔，我们给海外分部开了个'只看英文合同'的平行空间，法务总监的视图会自动标红所有审批超期的合同，实习生只能看到脱敏后的范本库。有次大老板突然想查某个供应商的历史合作，从手机端语音输入公司名，三秒就弹出带关系图谱的详情页，连五年前被否掉的备选方案都挖出来了。 现在这知识库都快成公司第二大脑了，业务部门抢着往里灌数据：市场部塞进去十年的竞品分析，研发部上传了专利树，连食堂阿姨都把供应商报价单传上来让AI比价。最搞笑的是新来的00后实习生，训练了个'合同条款连连看'小游戏，用AI生成的典型案例搞新人培训，比我们老律师讲课生动十倍。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-24

    MCP Agent是如何加速AI应用或工作流的开发？

    用MCP搞AI开发就像突然给程序员配了个全自动工具箱——以前要自己造轮子的数据清洗、API对接这些脏活累活，现在直接拖拽预制模块就能串起来。上周我们团队试水客服机器人项目，用百炼平台的MCP服务接电商数据库和知识库，原本预估两周的联调时间压缩到3天，最惊喜的是调试时能实时看到数据流经每个模块的状态，连产品经理都能看懂流程卡在哪了。现在新人接手AI项目也不用从零读文档，直接复用协议里标准化的接口模板，有种突然学会'抄近道'的快乐。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-15

    人脸识别“进化”，你最感兴趣的使用场景有哪些？

    人脸识别技术现在确实渗透到生活的各个角落，真正让我觉得“这技术用对地方了”的场景，往往是那些既解决实际问题又不让人感觉被冒犯的应用。比如小区门禁，以前总得带门禁卡，下雨天翻包找卡特麻烦，现在刷脸秒进，手里拎着菜也不用手忙脚乱。还有超市的自助结账，碰到手机没电时，刷脸支付简直救命——上周买牛奶忘带手机，靠着脸部识别直接扣款，后面排队的大妈都惊了。 现在连租房都玩出花样了。中介带人看房时，直接用APP扫脸生成电子钥匙，在约定时间段内自助看房。既避免了钥匙传递的麻烦，又保护房东隐私——过了预约期权限自动失效，比传统钥匙安全多了。这些应用之所以让人愿意用，关键是找到了安全感和便利性的平衡点，不像有些地方强行刷脸还动不动泄露数据，让人用着提心吊胆。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-15

    职场钝感力，是“反抗”还是“妥协”？

    职场钝感力更像一种“选择性屏蔽”的生存技能。比如同事阴阳怪气说“最近挺闲啊”，以前我会立刻解释自己加班到几点，现在可能笑一笑回句“是啊，摸鱼技术见长”，把对方的试探轻飘飘弹回去——不是认怂，而是不想把精力耗在这种无意义的内耗上。 但钝感不等于装瞎。上个月领导让我替同事背锅，我直接把聊天记录和项目进度表打包发群里，附上“麻烦下次沟通同步到位”。这种触及底线的事，钝感力就该自动失效。就像手机开勿扰模式还能设置重要联系人白名单，职场屏蔽干扰的同时得守住核心利益。 真正有用的钝感力是带开关的：能对琐碎攻击一键静音，但对真正重要的信号保持敏锐。就像工位上的降噪耳机，该屏蔽键盘声就屏蔽，但有人拍肩膀喊开会时得能及时摘下。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-10

    如何让PB级日志数据也能实现秒级分析？

    作为曾经兼职运维的加班🐶，SelectDB最戳我的就是冷热数据分层这招。之前用ELK搞日志，每次查半年前的日志就跟考古似的，不仅慢还烧钱。现在热数据放SSD秒级响应故障排查，冷数据自动转对象存储，存储成本直接砍半。上周排查线上事故，用VARIANT字段直接解析JSON日志，混合查询Nginx访问日志和业务错误日志，10亿条数据关联分析3秒出结果，老板看监控大屏的眼神都变了。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-10

    与春光共舞，独属于开发者们的春日场景是什么样的？

    （产品经理版春日代码诗） while (meeting_room.oxygen （打工人的光合作用公式） 加班到凌晨3点的能量守恒： (咖啡因摄入量 + 摸鱼时刷到的樱花前线情报) * (地铁通勤时背的雅思单词 / 被PM砍掉的需求数) = 钉钉签名自动生成的诗句：「我的OKR在阳台多肉上完成了分株」 （运维工程师的春天容灾方案） 当樱花季访问流量超过熔断阈值： 1. 启动春风负载均衡：将赏花请求分发到 - 玉渊潭从库 - 顾村公园读写分离集群 2. 为过载的赏花API配置落英缓存 3. 用K8s自动伸缩花瓣密度（避免出现秃枝告警） 此刻我正把窗外的春光编译成项目甘特图里的完成度百分比——那些忽明忽暗的需求终将在五月迭代成键盘上噼里啪啦生长的梧桐荫
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-10

    AI陪练 VS 真人教学，你更喜欢哪一个？

    关于AI陪练和真人教育的互补性，我自己的体验是：上个月用某AI口语工具练会议英文，最大的爽点是随时随地练——早上通勤时戴着耳机和AI模拟客户谈判，晚上睡前还能复盘发音错误，这种碎片化利用效率真人老师确实难替代。但上周遇到个尴尬情况：练习“如何委婉拒绝合作方”时，AI给出的模板太教科书式，还是找外教老师帮我调整了语气轻重和肢体语言建议。 个人觉得分工可以更聪明： 重复劳动交给AI：背单词纠发音、模拟标准化考试场景，AI效率碾压人类 情感共鸣留给真人：当需要讨论文化差异（比如和印度客户开会时的沉默≠反对）、化解学习焦虑时，人类导师的眼神交流和共情无法被替代 企业培训场景更明显：我们公司用AI做新员工合规培训（省了HR重复讲8遍考勤制度），但晋升答辩模拟依然需要真人高管当评委——AI能指出你PPT逻辑漏洞，但判断不了“候选人的微表情是否透露出抗压能力”。 就像学开车，AI是永远不路怒的陪练车，但真正上路后应对突发状况的老司机经验，还得靠人类传承。理想的模式可能是：先用AI把60分的基础打牢，再用真人导师带着冲刺80分的深度。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-02

    真人配音与AI创作有声读物，如何和谐共存？

    可能就像超市里的预制菜和现炒档口，速冻水饺管饱，现炒锅气管魂，关键看用户什么时候需要效率，什么时候愿意等待。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-02

    工作以来，哪件“麻烦事”现在看是你成长的关键？

    刚入职那会儿被临时抓去顶一个离职同事负责的项目。当时连项目背景都没摸清，甲方已经催着要方案，手头只有半沓没头没尾的交接文档。最要命的是团队里几个老油条看我新人好欺负，方案会上故意挑刺，说什么'年轻人还是经验不足'。 那两个月真是天天熬到凌晨三点，把项目前两年的邮件往来全翻出来捋时间线，周末泡在客户公司仓库实地看流程。后来发现原来的方案有个致命漏洞——没考虑淡旺季人力波动。硬着头皮把修改方案摔在会议上时，手都在抖。结果甲方负责人当场拍板说'这才像真正懂行的'。 现在回头看，那次不仅逼出了快速学习能力，更重要的是明白了职场生存法则：解决问题才是硬通货。后来带新人也常跟他们说，遇到烂摊子别慌，把它当成拆盲盒——拆开可能是升职大礼包呢。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-03-25

    职业发展应该追求确定性还是可能性？

    1. 技术圈的“确定性”可能是个陷阱 你知道吗？我有个朋友在一家大厂做了五年Java后，去年突然被裁员——不是他能力不行，而是公司业务转向了云计算和AI，传统Java岗位被优化了。这让我意识到：所谓的“稳定工作”，可能只是暂时的“舒适区”。技术迭代太快了，比如现在AI工具（比如你用的ChatGPT）甚至能自动生成代码，如果只守着老技术，反而会变成“被优化”的候选人。 2. 尝试新领域其实比想象中“低风险” 我去年想转行AI，但完全不懂深度学习。我先通过Kaggle比赛做小项目、看Fast.ai的免费课程，还加入了一个本地的AI开发者小组。结果发现：很多前沿领域其实门槛没那么高，关键在持续试错。现在虽然还在学习中，但已经能接一些小项目了，反而比之前只写业务代码时更有成就感。 3. “可能性”带来的满足感是确定性给不了的 我有个同事，他坚持做同一个产品三年，抱怨“每天就是修bug，没意思”。而我去年花三个月研究了低代码平台，帮公司做了一个自动化报表工具——虽然过程中踩了很多坑，但看到工具上线后团队效率翻倍，那种“创造价值”的快乐，是按时领工资完全无法比拟的。可能性带来的不仅是成长，更是对“我是谁”的重新定义。 4. 风险与回报的平衡：用“小赌”试错 “风险可控”很重要。比如，我不会直接辞职去创业，但会利用业余时间尝试新方向。比如最近在学数据分析，每天花1小时学SQL和Python，周末参加线上研讨会。把风险分散到小行动里，反而能降低整体压力。就像投资，把钱全存银行确实安全，但通货膨胀下可能反而贬值，对吧？ 5. 职业发展其实是个“动态平衡” 刚入行时我也想“找个铁饭碗”，但发现：码农的“铁饭碗”只存在于技术红利期。比如早年会写PHP就能高薪，现在可能连面试都过不了。所以，我给自己定了个小目标：每年至少掌握一项新技能，同时保持现有技能不退化。比如今年学AI，明年学云计算，这样既能保持竞争力，又不至于被某个领域绑死。 6. 对未来的期待：可能性本身就是安全感 如果未来十年AI真的取代了很多基础开发岗位，那些只懂单一技术的人怎么办？而如果我有跨领域的经验（比如技术+产品思维+AI），反而更容易转型。可能性积累的“技能组合”，可能比单一岗位的稳定性更抗风险。 可能性是码农的“第二语言” 其实，追求可能性的本质是保持对技术的热情和好奇心。就像你写代码时，如果永远只用一种语法，代码会变得僵化；但尝试新框架、新思路，反而能写出更优雅的解决方案。人生何尝不是如此？当然，这条路需要自律和勇气，但正如你所说：“生活的魅力在于不确定性”，而作为码农，我们本就是“用代码把不可能变成可能”的人啊，对吧？ 😄
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-03-25

    QwQ-32B “小身材大能量”，有哪些值得关注的技术亮点？

    以下是关于QwQ-32B推理模型技术亮点的专业阐述： QwQ-32B技术架构创新解析 硬件兼容性突破通过创新的算子优化与混合精度计算策略，该模型实现了对消费级显卡（如NVIDIA RTX 3090/4090）的全功能适配。采用动态显存调度技术，将显存占用优化至同类模型的60%-70%，配合梯度累积与量化感知训练机制，在有限硬件资源下仍能保持高效推理能力。 轻量化性能范式基于稀疏注意力机制与知识蒸馏技术，构建了参数效率优化的32B架构。在MMLU、BigBench-Hard等基准测试中，其推理速度较传统架构提升40%，同时保持与LLaMA-34B相当的准确率指标（±1.2%）。通过分层激活策略，实现动态计算资源分配，显著降低单位token的能耗比。 跨平台部署体系支持包括： 云原生部署：通过Kubernetes Operator实现弹性扩缩容 边缘计算：提供Triton Inference Server轻量级封装 混合架构：兼容CUDA/Metal/Vulkan异构计算资源 Serverless模式：在AWS Lambda等平台实现冷启动时间 工程化实践创新采用Docker化的一键部署方案，集成预编译依赖库与自适应环境检测模块。提供： Gradio/Streamlit可视化调试界面 OpenAPI 3.0标准接口 渐进式量化工具链（支持FP16/INT8/INT4动态切换）将部署准备时间从传统数小时缩短至15分钟以内。 开源生态建设构建了包含以下要素的开发者生态： 模块化架构设计（支持插件式功能扩展） 自动化微调工作流（HuggingFace集成） 分布式训练框架（支持ZeRO-3优化） 安全审计体系（内置对抗性测试模块）社区贡献者已在HuggingFace Model Hub提交超过20个领域适配版本。 技术价值定位QwQ-32B通过算法压缩与系统工程的双重创新，在性能密度（Performance per Parameter）指标上达到当前开源模型的领先水平。其设计理念为'专业级性能，平民化部署'，特别适用于中小型企业的私有化部署场景，以及科研机构的敏捷研究需求。模型权重与完整技术白皮书已通过Apache 2.0协议开放获取。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-03-17

    如何用实时数据同步打破企业数据孤岛？

    平时开发最烦三种情况： 等数据就像等外卖以前业务方要个报表，咱得吭哧吭哧跑ETL，等导出CSV再导进数据库，黄花菜都凉了。现在Flink CDC相当于开了个传送门——订单刚支付成功，数据就流进分析系统了。就像刷短视频，上划下条都是即时的。 接系统比相亲还难财务用Oracle、运营用MySQL、IoT用MongoDB...之前每对接一个系统就得重写一套同步逻辑。现在相当于给所有数据库装了同声传译耳机，不管什么方言进来，自动转成标准数据流。 容灾全靠玄学传统同步工具断线就翻车，得手动补数据。例如，有天机房断网，Flink CDC自己默默续传了，就像微信断网时发的消息，连上网自动发出去，业务方根本没察觉异常。 实际项目中的经验： 全量同步时别贪多，先同步核心表 监控数据延迟就像看滴滴司机定位，超时太久要查链路 用Paimon存数据时，记得定期合并小文件，就像整理手机相册 说白了，好的技术应该像空气——业务感觉不到存在，但随时能呼吸到新鲜数据。咱们码农也不用天天当救火队员，这才是真的技术赋能。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-03-11

    工作中，拥有什么样的“软技能”可以跨越周期、终身成长？

    沟通共情：跟产品经理掰扯需求时，发现把技术黑话翻译成人话才是真本事。能听懂别人的潜台词，比写一万行代码管用。学习嗅觉：去年被迫转新系统，发现会查文档、扒教程、问网友三板斧，比死磕教材快三倍。关键得知道该学啥、为啥学。抗压体质：见过最狠的项目经理，加班到凌晨两三点，早上八点正常去开会。慌的人甩锅，稳的人找备份，这就是差距。破圈思维：财务妹子用Excel公式硬核优化报销流程，这种能把A领域经验改装到B领域的能力，比考证有用多了。目标感：当全公司追AI风口时，有个老哥默默把算法塞进库存管理系统里落地了。清楚知道“学来干啥”的人永远饿不死。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-03-05

    一键生成讲解视频，AI的理解和生成能力到底有多强？

    AI一键生成讲解视频的技术极大地提高了内容创作的效率，让创作者能更专注于创意和内容本身。虽然AI在理解和生成解说词方面表现出色，能够基于PPT的内容自动产生高质量的视频，但它的“理解”主要是通过模式识别实现的，并非真正的人类认知。至于创意表达，AI可以辅助创作，却难以完全复制人类的独特性和深度。 这种技术为创作者提供了一个强有力的工具，使得制作过程更加高效便捷，但它更像是一个高效的助手，而不是完全替代人类创意的存在。只能说这是一个非常有价值的工具。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-03-03

    在工作中如何成为一个“不纠结”的人？

    我觉得正常工作中都有过在细节里钻牛角尖的经历。有次为了选个缓存方案，把Redis和Memcached的源码都翻了一遍，结果项目deadline火烧眉毛。后来组长说：“又不是造火箭，先用Redis跑起来，三个月后业务量真上来了再换也不迟”。只能说“犹豫，就会败北”。现在遇到选择时会问自己三个问题：1.这个决定三个月后还能改吗？2.最坏后果团队能否承受？3.是否有数据支撑而不是靠想象、靠直觉？上周做微服务拆分，直接用线上流量克隆了份到测试环境，两个方案各跑两天，数据出来了以后，该选哪个一目了然。真正让我心态转变的是经历过一次线上事故。当时为了追求数据库零冗余，过度设计表结构导致查询性能雪崩。现在工位上贴着便利贴——先求不散架，再求跑得快，最后才是跑得帅。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-02-24

    2025 年 AI 产业会迎来全面爆发吗？

    随着技术飞速发展，2025年可能真的是AI产业全面爆发的关键时刻。大家可以想象一下，从智能家居到自动驾驶，甚至个性化教育和精准医疗，AI的应用会越来越普及，极大地改变我们每天的生活和工作方式。 到时候，AI技术会深入各个领域，比如医疗和金融，它会让诊断更精准，治疗方案也更加个性化。而且，AI的算法还会持续优化，提升我们处理信息的效率，让各行各业都变得更加智能。你也可以期待，AI和物联网的结合会让我们的家变得更智能，城市也会变得更智慧，生活质量大幅提升。 当然，AI的爆发不仅仅在技术上，还会带来伦理和法规的完善，确保大家的生活更加安全、健康。 对于我们普通人来说，AI的普及将带来很多便利。比如，智能家居将变得更加普及，家里的设备可以自动帮你调整温度、灯光，甚至确保安全。自动驾驶也会让出行更省心，交通更高效。而教育方面，AI会根据每个人的需求提供个性化的学习方案，提升学习效率。还有医疗方面，AI会帮助医生更早发现病症，制定更合适的治疗方案，大家的健康管理会变得更加精准。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-02-24

    传统动画创作 VS AI动画创作，你更偏向哪一个？

    在动画创作的世界里，传统手工绘制和人工智能（AI）各自扮演着独特的角色。传统动画就像是艺术家用心血和创意编织的梦，每一帧都充满了情感和个性，展现了人类无限的创造力。然而，这种方式也有它的挑战：制作周期长，成本高，需要大量的时间和精力。 而AI的出现，就像是为动画创作插上了翅膀。它能快速生成内容，降低技术门槛，让更多人参与到创作中来。效率的提升和技术的普及，使得动画制作变得更加高效和多样化。 但AI也有它的局限性。它可能缺乏人类艺术家赋予作品的情感深度和独特性。虽然AI可以模拟多种风格，但在创意的独特性和原创性方面可能不如人类艺术家。过度依赖AI可能导致创作者的技术能力退化，影响长期发展。 从个人角度来看，传统动画和AI动画各有千秋。追求艺术性和情感深度时，传统手工绘制更具优势；而需要提高制作效率，满足市场对数量和速度的需求时，AI辅助创作则更为适合。理想的情况是，将两者相结合，取长补短，既能保持作品的艺术性，又能提高制作效率。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-02-17

    如何看待「学习 AI 是个伪命题，AI 的存在就是让人不学习」的观点？

    我觉得这个观点有点“用微波炉就不用学做饭”的意思。AI确实能让很多事情变简单，比如我昨天用ChatGPT帮我改周报，五分钟搞定以前要折腾半小时的废话文学。但这就像微波炉热剩饭方便，真要做出好菜还是得自己会颠勺。 实际工作中发现，越懂业务的人用AI越顺手。隔壁组有个产品经理，自己会画原型图，用AI生成需求文档时能精准指出哪里不符合用户场景。而完全不懂行的人让AI写方案，经常出些外行话，最后还得返工。 AI现在就像个超级实习生，能快速执行但缺乏判断力。上次让AI分析销售数据，它把促销季的异常波动当成正常趋势，要不是老销售一眼看出问题，差点带着错误结论去汇报。这说明工具再好，也得有人把关。 长远来看，AI可能改变的是学习方式而不是学习本身。就像当年计算器普及后，数学教育从死记硬背转向理解应用。现在学编程的年轻人，确实不用再死磕底层代码，但要更懂怎么把AI生成的模块组装成真正可用的系统。 最怕的是产生“AI依赖症”。见过实习生把AI给的错误信息当圣旨，被指出时还理直气壮“可是AI说...”。这就像完全依赖导航的人，一旦进地下车库就彻底迷路。保持独立思考能力，可能才是AI时代最该学的必修课
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-02-12

    春节假期返工后，你有哪些提升职场幸福感的小技巧？

    有几个小技巧，希望能帮到大家： 从小事做起，整理你的工位。保持桌面整洁真的很重要，一个干净的办公环境能减少分心，提高专注力。可以放一些自己喜欢的小摆件或者照片，让工作的地方更有个人特色，看着心情也好。 在办公室里种点绿植。绿色植物不仅能净化空气，增加氧气，还能让人感觉更放松。有研究表明，绿色植物能有效降低压力水平，提高工作效率，不妨在办公桌上摆一盆。 工作期间也要适当休息和活动。长时间工作容易疲劳，利用休息时间做些简单的运动，比如伸展运动或者在办公室走走，可以帮助减轻压力，增加思维清晰度。可以尝试番茄工作法，工作一段时间后休息一下，劳逸结合效率更高。 和同事建立良好的关系.工作不仅仅是完成任务，良好的人际关系也很重要。工作之余，可以和同事聊聊天，分享兴趣爱好，建立更深厚的友谊，工作氛围也会更愉快。 保持积极的心态。积极的心态能帮助我们更好地应对工作中的挑战。可以尝试正念冥想，或者在遇到问题时，多从积极的角度思考，保持乐观。 设定明确的目标。将大目标分解为小任务，每完成一个就给自己一些鼓励，这样更容易保持动力和成就感。明确每个任务的截止日期，这能帮助你更好地安排工作，提高效率。 最重要的一点是，要记住工作是为了更好地生活，别让工作占据了全部。找到工作和生活的平衡点，才能真正提升幸福感。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-02-12

    什么样的代码让人一眼就能看出是AI写的？

    AI生成的代码有几个特别明显的地方： 格式：完美到诡异，就像强迫症患者写的代码，每个缩进都像用尺子量过，变量名永远用驼峰+蛇形混合命名法，比如userDataHandlerFactoryBuilder，活脱脱代码生成器的审美。还有,用了AI生成的DTO转换器，20个字段的手写getter/setter，明明用MapStruct两行注解就能搞定 注释：有时候比代码还长，举个例子，用AI生成个分页函数，它竟然给每个参数都写了200字的注释解释'currentPage是当前页码'，仿佛在给幼儿园小朋友上课 简单问题复杂化：比如有时候要写个简单的配置文件读取，AI硬是给我套了3层抽象工厂+观察者模式，代码量直接翻了5倍，结果测试时发现连文件不存在的情况都没处理 抛开业务不谈：错误处理永远是try-catch打印日志，就像那句万能回复'您的问题已记录'。尝试生成一个支付接口的代码，遇到异常它会无脑抛出异常，提示'检查网络连接'，而真实的业务场景应该跳转备用支付渠道 用AI生成一个深度优先搜索算法，结果在遍历公司组织架构时把CTO嵌套在了扫地阿姨的部门树下——算法完全正确，但业务逻辑错得离谱。这让我意识到，AI就像刚毕业的学霸，能把教科书倒背如流，却不懂茶水间的潜规则。 上下文的检索深度不够、脱离实际业务流程都是当下一般AI的弊病，想要完全依靠AI来帮助0经验的小白编程，目前的AI几乎是不可能的。
    踩0 评论0
正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
正在加载, 请稍后...
暂无更多信息