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当下的视频直播已经无处不在了，从各大电商平台的带货节目，到主播秀场上的琳琅满目商品，再到熟悉的KOL们提供的日常分享和互动，在这其中我们能够看到人类创新精神和语言交流方式正在发生着显著的变化。除去前述的应用外，究竟还有哪些意想不到的新玩法呢？接下来我将分别从VR、快闪视频、网络电台、AI机器人互动、偶像练习生培训、全息投影技术、直播种植等多个方面进行探讨。 VR技术 很多人都对虚拟现实（缩写VR）这项技术心驰神往，它能够将用户完全带入一个充满未知的世界中，也因此具有相当的吸引力。在直播上运用VR技术，则可以突破屏幕的局限性，依靠头戴式显示设备，营造出身临其境的感受，进一步提高观众的参与度。比如，音乐演唱会、时装发布会等领域均可尝试通过这样的形式为其添加现场情境，进而使产品更加鲜活有趣。 快闪视频 自2013年Snapchat推出短暂视频功能以来，很多社交网络平台也开始跟风这种可以消失的短视频玩法。快闪特性决定了它能够在极短时间内抓住观众的注意力，更具吸引力的优势，为直播带来新一轮分发机会。同时，我认为快闪视频作为通过线上精准营销与富有创意、生动有趣、接地气的传播手段相得益彰，还可借助“顺序阅读”模式让内容形成画展或志愿者拍摄等非商业化活动小组件，从而与其他拓展领域共同融合群众喜好，进行良性互补和步步升华。 网络电台 现如今，音频娱乐已经逐渐成为流行文化中的独立存在。随着人类工作和学习方式的变革，大量娱乐时间向着手机和PC转移，也促进了数码音乐市场不断增长，并且使用网络电台是最普遍的数字音频之一。而对于公司而言，网络电台更是无所不包的创新机会。直播配合音乐主题节目可以很好地挖掘粉丝口感需求，并轻松组织针对不同层次用户群体（如儿童、年轻人、中老年等）的专业性教育内容、社交活动及营销推广形式。 AI机器人互动 近年来，随着人工智能技术的飞速发展，在许多领域都得到了成功应用。在直播上运用以AI为核心的机器人，则可提高现场答疑解惑、增强产品宣传效果等方面的实践价值，使公司有更灵活和坚定的弹性响应。例如，在一场企业内部市场活动下，若将AI问答集成于站点系统之中，其会自动向员工询问大家关注问题后根据收听者特别反馈统计结果生成喜欢程度报告，并与我们的技术背景进行适当程度的调整，加以修正，从而给查看者带来最纯净化线上盛宴的魅力。 偶像练习生培训 “偶像”作为一种文化符号已经深入人们日常生活中，曾经流行的明星训练营也被越来越多地关注和接受。以此切入比较流行的音乐跟唱、赛车驾驶员技能、摄影拍照等直播课程发展领域，公司可以为不同年龄层制定各种类型的视频教程，依据当时所处环境而灵活应对，同时还可做好师生之间的沟通与交流，减轻繁琐程序并提高学习效率。 全息投影技术 这是一个非常酷的玩法！全息投影主要使用特殊成像设备将实际物体或人类形象转化为三维图像，并呈现在空气中进行交互操作。虽然此类技术目前尚未普及应用，但它确有巨大的潜力——我们可以很容易地想到其在演艺娱乐方面表达价值的可能性。例如，在科幻电影节上呈现黑卡片场景，“自然美”风格脸谱旅游感启动者邀约机器人护航下，意外遇见青春年华的爱情故事；进口菜品发布会中“生命名园：东哥过夜”的延续品牌传奇等等，这些创意都需要运用到最新的3D科技。 直播种植 显然现在很多人热衷于家庭园艺和花卉养殖。借鉴互联网拓展锦上添花的主题，在打造直播中增加健康事业好处是非常有必要的！我们可以想象成一位特别胆子大、敢闯敢试的奶奶会在直播视频上来支持自己栽培膀胱草等多款植物的过程，并与全世界分享天气和取得成功的极端方法——仅从营养品法药到食物配料 到产品组合之间形成 一条完整便捷为 不受其他因素干扰地去学习能量管理工具。如此棒！ 综合而言，虽然视频直播已经广泛应用在各个领域，但只有不断突破常规思路，并优化升华产出内容才能让平台在下一次竞争中获胜，达成双赢效果。以上说到的几种玩法或许并不是唯一，它们离我们还有着很长的距离，但数十年后也将为历史带来另一种全新的声音和视觉感受。

在当前科技飞速发展的时代，新技术浪潮在不断涌现，并且逐渐深入到生产、生活中的各个方面。这些新兴的技术能够更好地满足人们日益增长的需求，给我们带来了真正意义上的改变和进步。 一、新技术浪潮对个人选择的影响 学业专业选择： 随着互联网的快速发展，在全球范围内，新领域的需求也急剧增加，例如：大数据、云计算、物联网等。而这些领域的出现则要求学校针对性开设相应课程和专业，以便于为未来做好充分准备。换句话说，想要掌握最新的技术知识，需要及时关注相关行业动态，选择自己擅长的技能并借助所学知识将其转化为实际可操作的工具或产品，从而获取竞争力优势。 技术方向选择： 每个人都有自己擅长的领域和喜欢的事物，因此在此基础上， 我们可以尝试接触并研究与之相关的技术。通过对技术的了解和熟练掌握，不仅可以得到最新的行业动态，而且还能更快地适应工作环境，并提升自己在某一领域上的竞争力。 编程工具使用： 众所周知，程序员大多数情况下需要选择一种编程语言来进行开发。以Python为例，在人工智能浪潮中Python广受欢迎；C++则是游戏开发必备；Java在企业后台开发、Web开发等方面都有着重要的地位；Go 语言则用于网络程序设计等场景。因此，在选择编程语言时需要根据实际需求及个人偏向进行分析后再加以使用。此外，在学习编程工具时也需要关注相关技术社区论坛，参与其中交流，进一步提高自己的技术水平。 二、大模型的落地会逐渐成为主流趋势 对从事相关行业或者相关技术的倾向： 鉴于目前大数据和人工智能处于爆炸性增长状态，尤其深度学习（deep learning）技术的建立和推广，则对NLP、音频视频、图像处理等生活领域产生效应的同时，也吸引了越来越多的人涌入到该领域。因此，从事相关行业或者相关技术已然成为大众关注的焦点之一。企业也需要不断招聘、引进优秀的人才，以满足市场需求。 大模型的出现带给个人开发哪些帮助： 深度学习最早被应用于语音识别和计算机视觉等领域中，作为其中的代表性神经网络，在使用过程中往往会面临训练时间过长、内存占用太高等问题。随着技术的进步，我们能够看到更加先进和简单易懂的工具包问世并逐渐受到广泛认可及商业投资。例如 TensorFlow 并行化框架的一个显著特点就是：独立完成电子邮件处理任务后自动释放资源，减少了服务器资源占用率，提高质量，并极大地增强了工作效率。 三、新技术浪潮对个人开发的帮助 知识更新： 在面对各种前沿技术时，人们可以利用多种方式进行知识更新，例如在科技咨询网站上获取最新的行业信息、通过线上/线下学习班深入挖掘自己的专业领域知识并与同行交流、参加技术会议和展览等。只有及时获取最新信息并在实践中应用，人们才能够更好地适应工作环境，并具备发现问题、解决问题和把握机遇的能力。 参与开源项目： 目前无论是国内还是国际上的许多公司都积极推广“开源”理念，促进团队协作并提高产品质量。同时也会吸引众多程序员为相应的开源项目做出贡献。通过参与开源项目可以了解到一个完整系统的构建过程，在企业中拥有获得较强竞争力优势的经历。 面对挑战： 人工智能本身涵盖着崛起的一段过程，其中大量尝试失败之后才找到确切路径几乎是必然的。这要求每个从事开发者都需要勇于面对挑战，不断尝试新的方法和算法模型，从而发掘它所蕴含的可能性。 总结 新技术浪潮将继续带给我们期待已久的进步，但这种趋势也使得经济、社会和个人生活从许多方面都在承受巨大的压力。因此，我们应该尽量保持开放心态，不仅关注世界领先的技术发展趋势，还需要深入了解各种新型技术的背后故事以及它们如何影响到我们的工作、生活等方面，并根据实际需求合理地选择合适的技术路线、参与行业动态交流，最终找到自己更加符合当前市场的成长之道。

首先，我想说一句话：有可能我已经在 AIGC 了。因为 AIGC（人工智能生成内容）是当下最火的概念之一。基于这种技术方式，我们可以利用 AI 技术自动生成内容。通过训练它，我们对其进行指导，实现更高品质的作品输出。 然后，我们就来谈谈本次阿里云活动——【玩转AIGC，函数计算一键部署AI图像生成服务】吧。 1、参与实验部署过程中你遇到过哪些问题？是如何解决的？ 首先，我需要安装 Visual Studio Code 和 Node.js 环境。感觉这也太麻烦了。不过好在阅读文档和视频教程后很容易入门。接着，我下载了相应的代码库，并引入阿里云账号密钥用以登录阿里云平台控制台。 然后，在打开项目时，“npm install” 命令代表它需要下载场景模型等大文件，下载速度较慢，特别是网络不稳定时效果很差。这个问题我建议可以考虑使用 CDN 来加速模型下载。最后，由于我的图片上传失败，我向客服咨询并调整了文件大小和格式，成功上传。 总结起来，任务完成之前，我们需要安装软件环境、熟悉代码库，并调整模型和图片以保证成功。这样的要求在无技术背景的人来说还是有一些难度。 2、您觉得整体活动体验流程，还有哪些可以优化？ 从用户体验角度出发，建议提供更详细和直接的文字版操作指南，避免使用视频教程增加学习难度。同时也希望能够尽量多手把手演示如何应用AI逻辑进行程序设计。比如可选择友好易上手的图形化界面实例或案例教程等。像第一个问题所述是语言广泛性不脱俗套导致被新手理解成为详细步骤命令而非进阶选科知识了。 例如，在任务准备方面，除了下载相应工具外，AIGC 能否提供基础培训或初级课程方便普及推广？当然，对于高手、研究者，还可以设置“自由创作”场景，根据他们的创意展开探究与讨论。 最后，我认为文档应该更清晰地列出工作流程和易错点。特别是涉及到云存储、登录权限等部分，更好地告知相应策略与错误预防措施。 3、除了生成式图片创作，你认为 Serverless 技术和 AIGC 领域还可以有哪些”融合“？ 我认为在企业运营中，生产过程中需要结合数据科学来提高机械污染处理程序的效率。集成AI技术可以实现对各种缺陷检测、自动诊断以及进化优化算法进行快速且精准的分析和解决问题。这不仅能够加强可持续性，同时也能够满足战线日益扩大的需求范围。 例如，在生产环节，利用 AI 自主推荐最适配的工具和设备，协调生产流程，并通过模型反馈系统实时监测设备状态，保证全球整个制造场所安全及质量标准。 小到智能家居，我们很多时候都希望避免基于芯片设计引起的漏洞或误操作。因此, 我们就可以采用云服务架构的方式, 将传感器节点的监听任务交给异构资源领域存储, 实现统一关键字入口并输出对Web API的管理接口随时方便输入访问权限, 这样用户即使不在家也能够随时或预设时间智能管制家中任何电器用品。 总之， Serverless 技术和 AIGC 领域的结合为今后的产业服务带来了无限可能。可以说是 AI 技术发展方向中最具有潜力的一个方面！

随着云原生时代的到来，企业快速转型至移动、物联网等新技术与应用之中。因此，如何将机器学习以及服务整合进丰富的应用程序变得更加重要了。从而让开发者们无需为服务器、安全和计算成本等问题忧心。那么，在上云过程中究竟有哪些不可或缺的云上资源呢？又该如何在省钱方面下功夫？ 在上云的过程中，您觉得哪些云上资源是不可或缺的？ 首先就是虚拟化技术。比如阿里云提供的弹性计算ECS（Elastic Compute Service），它提供了一种通过 API 或控制台创建和使用 VPC，VSwitch 进行配置、管理的方式，并允许集群内部通信进行负载均衡调度等高级功能，实现应用在各个节点间的流量转发。其次便是根据状态驱动经验生成大规模分布式系统的容器化概念。阿里云也同时兼具优秀的 Kubernetes 引擎，可以有效地协处理超大规模微服务架构；最后便是组件，包括函数计算、消息队列和Blob 存储等诸多产品的支持。 为了以更低的价格买到云上资源，您用过哪些方法？ 首先要充分了解阿里云提供的各种服务、虚拟机规格等。通过熟悉异常数据，确保自己选定的容器或虚拟机需要真正使用多少计算资源，并将它们放置在便于管理的位置上。另一方面，则是利用减速库存（spot instance）来获取可能更优惠的价格，方式通常需要进行系列竞价并掌握好最大运行时间，并配合 Auto Scaling 进行实时扩展或缩小 您了解过云产品资源包吗？觉得它能更省钱吗？ 是的，我们经常会听到有关“云产品资源包”的话题。广义而言，云产品资源可以泛指任何形式的远程办公组件；狭义意义下则可以结合具体需求选择性地购买不同的套餐和规格，例如 阿里云 VPC 和防火墙 套装、GPU 弹性计算型 ECS 实例等都属于常见资产品类之中。这么做看似灵活与客观，但其实企业如果敢试且长期固化，效果依然非常明显。 综上所述，在云原生时代，为了更好适应数字化业务转型命题，企业要尽早寻找、掌握新的技术手段与工具。包括如何在云计算平台上合理地部署和维持这些技术生态链组装起来的选择技巧；又或着感悟到目前整个行业各伙领袖们提出的能够“弥补”远程办公资源殊是时效性、成本及安全等方面一系列鸿沟间的解决产品即服务（PaaS）专注营销策略。

一、面向AI时代，产品如何用大模型重新升级？ 随着人工智能技术的不断发展与应用，越来越多的企业开始考虑如何利用AI技术提高自身产品的竞争力。而在实际应用中，大规模深度神经网络已经成为AI领域的核心技术之一。 对于产品，如何用大模型进行改造呢？首先需要了解的是，什么是大模型。所谓大模型，就是指拥有海量参数（一般都在数亿以上）和深层次结构的神经网络模型。大模型的出现主要得益于计算能力的提高和数据集的丰富，从而使得模型可以处理更加复杂的任务，并且具有更高的准确率和泛化能力。 因此，在面向AI时代，如果想让产品更好地适应市场需求，就需要运用大模型对产品进行重新升级。以下是我个人认为产品可采用大模型的三种方式： 引入自然语言处理(NLP)大模型，优化文字信息处理 在移动互联网时代，信息爆炸式增长给我们带来了方便的同时也带来了很多问题。其中最棘手的问题是信息过载，导致我们难以快速准确地获取所需信息。而在这种情况下，产品可以通过引入NLP大模型来优化文字信息处理。 例如，在智能问答领域，可以使用基于深度学习的语义匹配技术和语言生成技术，使得机器在理解用户意图、分析问题类型方面更加准确和精细，从而提高回复准确率和响应效率。 引入计算机视觉(CV)大模型, 优化图片信息处理 除去文字信息处理，图片也是很重要的一个信息来源。通过利用CV大模型，能够实现针对图片自动识别、分类、抽取关键信息等功能，进而在视觉搜索领域，利用CV大模型可以通过图像相似度匹配和多模态查询等技术，让用户能够轻松快速找到所要寻找的商品。同时在智慧城市建设中，也可以运用计算机视觉大模型来实现交通监管、人脸识别等功能。 引入语音识别大模型, 优化音频信息处理 除文字及图片外，声音信号也是我们重要的信息来源。而随着智能手机和智能音箱的兴起，语音助手作为更加自然、高效的交互方式受到越来越广泛的应用。因此，在面向AI时代，产品也可以使用语音识别大模型对声音信息进行处理。 例如，在智能客服方面，语音识别大模型可以帮助机器更准确地理解用户的口述问题，并给出相关答案。而在智能家居控制方面，语音识别大模型可与其他智能设备关联，使得用户仅通过语音就能实现远程设备操作，如打开烤箱或调节温度等。 二、阿里所有产品将接入大模型全面升级，你觉得这会带来哪些新的体验？ 阿里巴巴集团董事会主席兼CEO、阿里云智能集团CEO张勇在云峰会中提到，未来阿里巴巴所有产品都将接入“通义千问”大模型。这意味着，通过AI技术的不断拓展和完善，我们可以期待更高效、智能的使用体验。 针对用户而言，全面使用大模型将有效缩短交互时间和提高准确率。例如，在购物场景中，用户把商品描述发给AI客服时，借助大模型处理可快速找到相关商品并进行回复，实现秒级响应；而且，随着相似度计算等技术的成熟，在搜索过程中由于精打细算的排序策略，推出来的结果也会越来越符合利益诉求。 同时，在企业方面，营销运营方式、数据分析手段等也将进一步革新。例如，在电商平台上，引入了NLP大模型后，商家就可以通过语音文字消息解锁用户标签信息，从而不仅可以为用户定制个性化较强的营销活动，并且 可以洞察到行业存量市场或者潜力市场中的需求偏好变化情况，改善商业优化逻辑与优化计算，进而有效提升对市场数据和用户信息的洞察能力。 三、对于个人而言，AI大模型将如何改变我们的生活？ 在未来，随着AI大模型技术不断发展，潜移默化地融入到了我们的日常生活中。例如，在医疗领域上，利用深度神经网络大模型等技术打造出智能医学影像辅助诊断系统，可以帮助医生快速准确的发现病患的问题；而在交通运输领域上，则可以实现更加高效精确的交通管理方案，同时分析拥堵程度，引导车流进出城市。 此外，在教育、金融、传媒等多个领域内还有很多应用展开——例如，在教育领域上，通过使用自然语言处理(NLP)大模型以及过人类自我反思和自洽性掌握的重点知识模块进行设计，使得机器可以自迭代分步式学习并挑战考试题目，形成闭环增强式学习；同样地，在金融行业上则可建立风险较低的审核体系，避免借款审核程序的实施成本。 总之，AI大模型将使得机器可以逐渐地帮助我们处理更多的信息和任务，为人类社会的发展提供强有力的支持。同时，也因其不断壮大的能量，让它在存在市场含金量的领域中一直具备很好的发掘潜力。 四、你最想用AI大模型升级的产品是什么？会如何升级？ 从个人角度出发，我觉得智能音箱就是一个需要使用AI大模型进行升级的产品。目前已经发售的音箱产品虽然本质上都是基于云计算及语音识别技术实现，但随着用户越来越依赖于这些设备，并且应用需求不断扩张，传统的声音处理与数据抽取等优化方案已经无法满足日益增长的期望值、精准性以及时效性了。 利用AI大模型对智能音箱进行重新升级可实现多种功能，例如：采用自然语言处理(NLP)大模型分析用户意图；对语音合成大模型的巨大摸底在通过深度神经网络实现鲁棒产生可迭代性突破；在计算机视觉(CV)方面，借助图片识别大模型拓展闲聊功能，增加怡情娱润的个性推荐等一系列创新玩法。 总之，随着将AI大模型运用到智能音箱之中，不仅可以为用户提供更加丰富、精准和人性化的服务体验，也开启了多样化市场格局与空间可能。

会影响

不能