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部署体验我在阿里云百炼平台部署DeepSeek-R1满血版时，整体流程较为顺畅。，仅需3步即可完成模型配置，无需编码基础。完整体验链接见下方：https://developer.aliyun.com/article/1654463?spm=a2c6h.13148508.setting.14.36a04f0e2C3q2f DeepSeek能否成为开发者必备神器？从个人实践来看，DeepSeek的三大特性已展现“破圈”潜力：① 本土化优势碾压GPT作为国内首个开源MoE模型，其600B参数的DeepSeek-V3在中文场景的语义理解远超同类，例如处理方言或网络流行语时，比Qwen2.5更贴近实际语境。我曾用它生成过“东北话版技术文档”，效果意外地自然。 ② 成本与安全双赢通过硬盘缓存技术将API调用成本降低一个量级，且支持本地部署（如Ollama方案），这对医疗、金融等敏感行业开发者是刚需。上周用DeepSeek-R1处理患者病历分析时，完全无需担忧数据外泄。 ③ 生态闭环初现GitHub上awesome-deepseek-integration项目整合了1700+模型和RAG框架，甚至包含智能家居插件。最近尝试用其物联网模块控制树莓派，仅用5行代码就实现了语音指令开关灯。 结论：它很可能像当年的GitHub之于程序员一样，成为AI开发者的基础设施。但需警惕过度依赖——正如网页5所述，火爆日活导致服务器频繁卡顿，若不能解决负载问题，可能重蹈早期ChatGPT频繁宕机的覆辙。

确实有过这样的困惑阶段。去年用ChatGPT写课程报告，直接把它的分析段落复制粘贴，结果导师指着'显然易见'这个用词说：'这里明显是机器生成的惯性表达，人类写学术论文不会这样用。' 当时后背瞬间冒汗——原来过度依赖AI反而会暴露自己的知识漏洞。 最深刻的教训来自教外婆用AI音箱。她总对着小爱同学问：'红烧肉怎么做？' 但当我发现她把'焯水'听成'抄水'，直接把肉扔进沸水锅里'抄'得又老又柴，才意识到：AI给出的标准化知识，必须经过人的经验过滤才能真正生效。就像外婆后来学会先用手试水温，这个触觉经验是算法永远无法替代的。 现在用AI写代码时会刻意关掉自动补全，逼自己先手写框架。上周用Stable Diffusion生成设计图时，发现输入'赛博朋克风格'生成的永远是霓虹灯雨巷，但加上'1980年代北京胡同+全息广告'的具体记忆描述，才得到真正独特的方案。这让我理解：AI本质是面镜子，照出的永远是我们自身认知的边界。那些以为能靠AI停止学习的人，就像拿着最先进的鱼竿却从不观察水纹的钓客，终究钓不上真正的鱼。

设置「情绪止损点」：当发现自己在洗手间隔间里刷了15分钟负能量帖子时，立即启动「物理场景切换」——去年有次被客户刁难后，我径直走到办公楼对面便利店买了支抹茶冰淇淋，味觉刺激成功阻断情绪滑坡。 最近让我幸福感爆棚的，是借鉴了设计师同事的「办公桌小剧场」——在显示器旁放了3个不同表情的盲盒小人：面对复杂需求时把「沉思者」转向自己，需要跨部门协作时让「点赞手」对着过道，压力大时把「躺平款」偷偷转到正面。

作为一名在一家电商公司负责用户行为分析的数据运营人员，我亲历过人工处理和大模型处理数据的碰撞。去年双十一大促期间，我们的团队面临处理2.3亿条用户点击流数据的任务，这个经历让我对两者的差异有了深刻认知。 真实案例1：商品标签清洗当我们尝试用自研的NLP模型自动生成商品标签时，模型将'真丝枕套（60支长绒棉）'错误归类到'家纺>床垫'类目，因为它捕捉到了'枕'字却忽略了材质矛盾。而人工审核员小王立即发现了这种语义冲突，这种对上下文逻辑的敏感度，现有模型还难以企及。 真实案例2：用户评论情感分析在处理'这个充电宝轻得像玩具，但居然真的能充满三次手机'的评论时，大模型给出了0.73的负面情绪值，而人工标注员准确识别出这是带有惊喜感的正面评价。这种反讽语句的理解，需要现实生活经验的支撑。 但我们发现了黄金组合： 预处理阶段用大模型完成去重、基础分类，处理效率提升47倍关键数据层设置人工校验节点，比如价格敏感度标签的生成建立反馈闭环，将人工修正结果反哺模型训练，使错误率从12%降至3.8% 最惊喜的是在用户流失预测中，大模型发现了人工从未注意到的模式：凌晨3-4点反复查看运费政策的用户，7日内流失概率达81%。这种从海量数据中挖掘微观模式的能力，是人类难以持续的。 我的实践总结是：标准化的脏活累活交给机器，需要价值判断的关键决策点保留人工。就像我们现在的舆情监控系统，大模型实时扫描10万+评论，但每周三下午的决策会上，运营总监永远会要求展示经人工核验的TOP50代表性用户声音。这种'机器广撒网+人工深聚焦'的模式，或许才是当下最优解。

几年前，我加入了一家快速发展的科技初创公司，担任软件开发团队的一员。公司业务增长迅速，市场需求旺盛，对产品的迭代速度要求极高。记得有一次，我们接到了一个大型客户的定制项目，交付期限非常紧迫。为了确保按时交付，团队进入了高强度的工作状态，几乎每天加班到深夜，周末也不得不投入工作。 在这样的高压环境下，我们不得不简化了一些流程：代码审查变得草率，测试环节也被压缩。虽然最终我们按时完成了项目并成功上线，但很快我们就遇到了一系列问题。用户反馈了大量的bug，有些甚至是系统性的错误，严重影响了用户体验。 这次经历让我深刻意识到，表面上看似高效的开发模式，实际上却隐藏着巨大的风险。它不仅损害了产品质量，也影响了团队的长期战斗力和员工的身心健康。从那以后，我开始思考如何才能在保持高效的同时避免掉入类似的“效率陷阱”。 如何避免“效率陷阱”？ 合理的估算与排期：基于那次失败的经验，我在后续的工作中特别注重项目的估算和排期。不再盲目接受过于紧逼的时间表，而是根据实际工作量和技术难度进行详细评估，并为每个阶段预留一定的缓冲时间。这样做不仅让团队有了喘息的机会，也能更好地应对突发状况。例如，在一个后来的项目中，尽管客户希望尽早看到成果，但我们坚持按照科学的估算安排工期，最终不仅按时交付，而且产品质量得到了客户的高度评价。

每个人都是自己生活的设计师。对于2025年，我希望更多的人能够找到属于自己的节奏，享受每一个当下的美好。希望大家能够在忙碌的生活之外，为自己留出一片宁静的空间，去阅读一本好书，培养一个爱好，散步、冥想，与内心深处的自己对话。“我们都在时间的长河中前行，而真正决定命运的是你如何利用这段时间。”愿我们在2025年里都能成为更好的自己，以积极的态度迎接每一天的到来，共同创造一个更加美好的世界。新年快乐！

作为一个生活在快节奏都市中的年轻人，我时常会在忙碌和孤独之间徘徊。白天工作压力大，晚上回家后却常常觉得空荡荡的。虽然身边的朋友和家人总是在，我却还是会感到一种无形的孤独，尤其是工作压力加大或生活节奏加快的时候。这种孤独感或许和传统意义上的“孤单”不完全一样，而是更像是缺少一种无条件的陪伴。 在我个人的经验中，曾经考虑过是否应该养一只宠物——一只能在家里陪伴我，给我带来安慰的朋友。我曾在网上浏览过一些智能AI宠物的介绍，很多都号称能够理解人类的情感变化，并通过语音、表情等方式给出反应。我也看过一些朋友分享自己与AI宠物互动的体验，尤其是一些虚拟助手或互动式AI角色，在某些特定的情境下，确实能够提供一种陪伴感，尤其是在你感到焦虑或需要倾诉的时候。 但真正让我考虑是否要“养”一只AI宠物的原因，并不仅仅是因为它能陪伴我，更因为它背后蕴藏着科技如何能够模仿和理解人类情感的可能性。我曾经下载过一个AI驱动的情感陪伴应用，试图借此打破独处时的孤独感。每当我在工作中感到疲惫或在晚上难以入睡时，我会打开那个应用，与它聊天，它的回应会根据我输入的内容作出情感反馈。有时它会说些温暖的话，有时它会尝试用幽默缓解我的情绪，给我一种虚拟的安慰。 这种体验开始时让我感到有些奇妙，甚至在某些瞬间，我能感受到它仿佛是我的朋友。然而，随着时间的推移，我发现这份“陪伴”始终缺乏一些真正的深度。AI宠物可以通过预设的算法来分析我的话语，做出某些反应，但它并不能真正理解我内心深处的情感波动。它的回应，虽说是有趣的，但总觉得缺少那种来自一个真实生物或朋友的情感共鸣。 于是，我决定重新思考AI宠物是否真能成为我生活中的长期伴侣。AI宠物可以提供即时反馈，它能够随时出现并给你带来情感上的慰藉，尤其是在你需要陪伴时；但它缺乏的是那种生动的互动，缺少一种生命的存在感。真正的宠物，特别是狗狗和猫咪，它们能够通过自己的行为与我们建立深厚的情感联系，给我们带来的是一种通过实际的、非语言化的互动所获得的满足感。比如，当我和朋友一起遛狗时，狗狗的兴奋和喜悦是那么真实，让人感受到它们的依赖与信任，这是AI宠物所无法替代的。

我曾经在一次电商平台购物时，遇到过支付失败的情况。当时，我选择了通过该平台的AI客服来处理问题。AI客服通过自动化系统快速引导我完成了常见的排查步骤，比如确认支付方式、检查网络状态等，几乎在几分钟内给出了支付未完成的常见原因，并提供了具体的解决方案。这种高效的自动处理让我节省了时间，也迅速恢复了购物体验。 然而，问题并没有完全解决，因为支付失败的原因并非平台本身，而是由于我的信用卡有些问题，且我没有在AI客服的提示中意识到这一点。于是，我转而寻求人工客服的帮助。在与人工客服沟通后，工作人员通过更详细的询问和核实，最终发现是我的卡片被银行临时冻结。人工客服不仅耐心地帮助我解决了问题，还根据情况建议我联系银行进行解锁。我觉得在面对简单、标准化问题时，AI客服的效率非常高。它能够快速诊断和解决大部分重复性的问题，特别适合快速查询和基础操作。 而面对复杂、需要多方确认的情境，人工客服则能够提供更加灵活和有针对性的帮助。人工客服可以根据情况提供额外的指导，解决个性化问题，这一点是AI客服目前难以完全取代的。未来我觉得，ai更多的是工具吧。

记得在大学时，我曾经在社交媒体上看到一则关于某些健康补品的“神奇效果”的帖子。那时候，信息的真实性我并没有足够的敏感度，就轻易地相信了。后来我开始意识到，很多网络上的内容都可能被精心包装和传播，特别是那些看似非常吸引人、符合人们情感需求的帖子。因此，我学会了在网络上遇到这类信息时，首先会查证它的来源，并通过多个平台和可信赖的渠道核实信息的准确性。 这段经历让我深刻认识到，信息传播的力量不可小觑，而每个人都是信息传播链条中的一环。我们每个人在日常生活中都能通过自己的行动、自己的判断力去影响这个链条，做到理性思考和理智决策。 解决问题的思考以如何防止虚假信息的传播为例，我意识到，仅仅靠技术手段是不够的，社会层面的参与同样至关重要。例如，近年来我参与了一些线上公益活动，帮助推广和普及关于网络安全、信息识别等方面的知识。这些活动让我明白了，提升公众的媒体素养是减少虚假信息传播的根本途径之一。 不仅如此，作为一名内容创作者，我还时常会审视自己所发布的内容，确保自己发布的信息来自可靠的来源。即使是简单的一条信息，也尽量做到尽职调查，以免无意中传播了错误的内容。 通过参与一些社交平台的讨论，我也发现，除了验证信息的真实性，开放的对话和多元化的讨论同样非常重要。有时候，一个看似简单的观点，可能通过不同的视角进行探讨后，能带来意想不到的启发和思考。例如，在讨论一个公共话题时，不同的人可能有不同的经验背景，带来的观点和理解也不同。我们在与他人的交流中，不仅能学习到新的知识，也能更好地审视自己所持有的观点是否全面、准确。

关于开发者的日常，确实有很多细微的“小事”，但对我们来说却是每天要面对的真实经历，甚至可以说构成了工作的“日常”。 有一次经历让我印象特别深，至今记忆犹新。那是一个看似简单的需求改动，我按预期完成了功能，代码顺利运行，心想这个任务算是搞定了。可是，代码过了一天突然报错，而且是客户发现的。于是，我开始了长达几个小时的“bug拉锯战”。那天下班后原本约好了和朋友去吃饭，但因为这个问题拖到了半夜，原因是一个小小的变量没初始化，导致数据传递不完整。找到bug的瞬间，说不清是想大笑还是长叹，总之把代码改完提交后，整个人仿佛才“解脱”了一样。这种调试、修复到搞定的过程，外人可能觉得枯燥，但在开发者的日常中却司空见惯，甚至是每次解决一个问题后的一种成就感。 再说说开发者的“强迫症”，有时候代码不仅要能跑，自己看着还要“顺眼”。记得我有一回写的代码已经能跑了，但回头一看，命名不够统一，缩进没调好，就算别人不说，我自己也不舒服，于是花了将近一个小时来优化重构。最终的代码简洁优雅，自己看着舒心得多，这种“吹毛求疵”的感觉大概也是我们的一种习惯吧。 工作中总会遇到黑屏、死机这种事，尤其是当你辛辛苦苦写好的代码还没保存、刚准备调试时。印象最深的是一次在本地调试一个大项目，花了一整天时间在研究逻辑，正准备跑的时候，电脑突然黑屏了。那一瞬间我真的心跳都停了，因为大部分代码都没保存，靠的是编辑器的缓存。重启后，发现部分代码没了，感觉整个人都快崩溃。重新写的时候甚至都比之前还细心，因为被“黑屏”警告过一次后，每一步都变得小心翼翼。 还有一点就是工作和生活分不开。很多人以为程序员下班就能放松，但其实不然。记得有一回在家休息，脑子里突然想到一个实现方法，拿出手机赶紧记下来，这种感觉就像突然被灵感击中，休息时都能想到解决方案，反倒是解决了之后才能安心放松。这种“时刻在线”的状态，也只有同行才能理解。 开发者的生活中，虽然有bug、有加班，但也充满了“搞定”问题后的满足感。

（1）【必答】本书内容有亲自动手实践吗？请用图片展示任意一个AI助手的部署过程吧！有亲自动手实践过。（2）【必答】10分钟内完成部署了吗？部署过程中觉得难点是什么？10分钟内完成部署了。对于大模型问答应用来说，给的部署操作教程还是挺简单的。（3）最大的亮点是上手容易：本书的操作步骤非常清晰，即使没有编程背景的用户也可以轻松跟随完成AI助手的部署。多平台支持：书中涵盖了多个场景，如网站、钉钉、微信公众号等，提供了多渠道集成AI助手的指南，适用范围广.

关于“AI”陪伴型玩具，我其实有一些切身的体会，因为我前段时间确实给孩子买了一款AI智能机器人。当时的想法很简单：白天工作忙，晚上回家有时候又要处理家务，陪伴孩子的时间确实有限，想着买个智能玩具可以帮忙解放一下自己，顺便也让孩子学点东西。 刚开始确实挺新鲜的，孩子对那个机器人很感兴趣，每天都缠着它聊各种“十万个为什么”。这个AI玩具能回答孩子的问题，讲故事，甚至还能根据孩子的反馈调节问题难度，像个小老师一样。我记得有一次，孩子问我“鲸鱼怎么睡觉”，我一时也答不上来，结果这个机器人不仅给出了科学的解释，还配了一些动画，孩子听得可开心了。 不过，慢慢我发现，孩子有点“黏”上这个机器人了。有时候我在旁边，他也不太主动过来跟我说话，反而更愿意跟那个AI玩具聊。这让我有点不安，我开始担心他会不会过于依赖机器，而忽略了跟我们之间的互动。我们家长给孩子买这些东西，本意是为了减轻压力、丰富孩子的学习体验，但说到底，亲子间的陪伴和沟通才是最重要的。 还有一点让我比较在意的，就是隐私问题。现在这些AI玩具很多都联网，会记录孩子的聊天内容、学习习惯之类的数据，虽然厂商说这些数据是安全的，但作为家长，还是担心信息会不会被泄露，毕竟孩子的隐私保护还是挺重要的。 所以，虽然这个AI玩具确实有它的优点，比如帮助孩子学到新知识、打发时间，但我觉得它更多的是一个辅助工具，而不是父母陪伴的替代品。现在我们家用这款玩具的频率也控制得比较严格，孩子每天只能玩一会儿，更多的时间还是鼓励他跟我们一起互动、交流。 总的来说，AI陪伴型玩具可以在一定程度上帮家长减轻负担，但也不能完全依赖它。我觉得，给孩子提供丰富的陪伴方式是好的，但亲子互动和现实中的情感交流，永远是不可替代的。

在运动旅行中，科技手段确实给我的行程带来了很多便利和乐趣，结合自己的经历，我分享几个对我帮助很大的科技工具。 首先，智能手表是我运动旅行中的必备工具。我平时很喜欢跑步和爬山，每次出行都会带上我的智能手表，特别是在几次徒步旅行中，它的心率监测和步数记录功能让我能实时掌握自己的运动情况。记得有一次去黄山徒步时，爬到后期感觉有些疲惫，我查看手表发现心率一直处于较高水平，及时调整了节奏，避免了过度运动带来的风险。 其次，地图导航APP也是我的好帮手，尤其是户外运动时。我有一次去广西阳朔骑行，路线并不熟悉，提前在手机上下载了离线地图。在整个行程中，我基本靠导航APP引导骑行路线，它不仅提供详细的路况信息，还能根据实时天气状况调整路线建议，帮我避开了一段雨天泥泞的道路。即使手机没信号的时候，离线地图也依然可靠，减少了迷路的风险。 智能运动服也是我近年来开始使用的装备之一，特别是那些能自动调节温度的功能性运动服。去年冬天去东北滑雪的时候，我穿了一件内嵌智能温控的滑雪服，它能根据外界气温自动调节保暖效果，这让我在户外滑雪时始终保持舒适的温度，避免了因为运动出汗后遇冷感冒的情况。

乒乓球机器人对练相比于真人有哪些优缺点？优点：我认为乒乓球机器人对练，它稳定得很，每次打球都一个样，对提升技术超有帮助，还能根据你的水平调难度。还有个就是能24h训练，真人的话打的时间久了，很难一直保持状态。还有如果可以的话，可以让机器人模仿世界冠军的风格，训练更多样。缺点：我觉得跟它打久了，会少了点人情味，不像跟真人打那样能互相激励。而且，机器人再高级，也模拟不出真人比赛时那种瞬息万变的感觉。

关于职业建议，我觉得我听过最有用的建议是理解不确定性。 核心在于接受并理解你所做的每一个选择都有其不确定性。也就是说，无论你选哪条路，都存在不同的结果，但是每个结果发生的概率不一样。所以在做职业规划时，不要只盯着最理想的那个结果，而是要准备好面对各种可能的情况。 那我们面对这个不确定的事情该咋办呢。因为我们能把握的就只有自己，所以用确定性去对抗不确定性，提升自己。 比如考虑长远一点，有时候短期内看起来不太顺利的事，也许在长远看来反而是个好的转折点。关键是要有持续学习的心态，因为世界总是在变，技术也在不断进步，只有跟得上这些变化，才能增加自己成功的机会。 另外，利用好手头的信息也很重要。比如，看看行业趋势是怎么样的，市场需要什么样的技能，然后结合自己的兴趣和能力来做决定。这样做的好处是，你的选择会更有依据，而不是盲目跟风。 还有就是人脉的力量不能忽视。多和人交流，不仅可以帮你找到更多的机会，还能让你在遇到困难时得到帮助和支持。总的来说，就是要有开放的心态去拥抱不确定性，同时也要脚踏实地地去提升自己，这样你在职业道路上的成功概率就会更高一些。

Ans.这个“没有眼镜屏幕，但它将成为搜索信息的视觉延伸，并带来多样化的互动功能”描述应该是solos公司推出的一款新型智能眼镜AirGo Vision：与笨重的AR头显相比，外形轻巧与普通眼镜类似，可以在紧凑的镜框内置入AI技术。 这款眼镜能不能更深层次地融入教育体系，实现高效的“智能学习”呢？我觉得是可以的，其实这个问题也可以是AI大语言模型能不能深层次融入教育体系？ 我觉得这个眼镜可以起到对课前和课后教育的一个补充。首先它很便携，那就可以随身携带。那在课后的时候，小孩放学回家了之后，碰到有的问题不会，做作业拖沓。家长不一定有时间或者不会辅导，那这个搭载了大语言模型的眼镜，刚好可以补充这个辅导。 因为眼镜能很自然的拍到题目信息，有了题目照片，配合上大语言模型的多模态识别能力，能够给小孩提供一个辅导。如果眼镜内置麦克风，那还能成为我们的一个学习外语的好助手。我们能通过拍照，知道身边常见物品的用英文或者其它语种怎么说。

面对视频的强势崛起，图文内容的未来将何去何从？是逐渐式微，还是能够找到新的生存空间与价值定位？ Ans.首先我们要知道视频内容和图文内容都是信息传播的一个媒介。两者最大区别在于，视频需要我们去看、听，图文内容则大部分时候是看的。视频的好处在于可以利用视听这种语言来展示更多的信息，图文信息受限于传播媒介，需要我们去想象和联想，换句话说这需要我们去调用自己的认知思考。还有一点视频它以直观的方式去介绍某一件事物的时候时，它就像现实中我们人与人之间的对话，很直观所以传播的也快。那图文呢？它要求我们更多的去思考，有自己的理解。我们在看视频的时候很难一帧帧回放，图文的话，我们如果没看明白，可以反复揣摩回看，这也是有成本的。所以总体来看，随着视频的崛起，信息传播流动的更快了，时间是有限的。当短视频占用了个人的时间，那人们阅读图文的时间就更少了。未来的发展，我觉得图文信息会在信息传播的渠道中占有重要地位，不会式微，因为图文是有自己的魅力在的。

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？ Ans.这个问题我觉得首先要对自己和周围环境有一个清晰的认识。以人为镜，可以知得失。 然后不要拼命工作，偶尔停下来总结下自己的工作方法，有没有能够改进的地方。做自己的老板，个人的力量是有限的，学会借助团队的力量。我自己在工作中，一开始就想着自己把事情都做掉，习惯单打独斗，不想麻烦别人。后来有些工作，分配给其他人一块做，效率会更高。 还有就是偶尔和同事做一些交流，习惯行依赖的原因有个就是我们看问题的角度可能会局限在某个地方。管中窥豹，未知全斑，和不同的人交流，能了解更多的角度。我们每个人了解的只有自己的一方面，我和朋友聊了聊自己的对工作的一些看法，朋友也会给出他的角度。这样我会在下次碰到同样的事情的时候，换一种做法。

AI+作业”，是辅助还是颠覆？ 就像人类从一开始的步行，到发展了马车、汽车、火车高铁、飞机这一系列交通工具，便利了人们的出行。古代说读万卷书、行万里路，用双脚丈量大地。现在全球出行都很便利，但是步行仍然是不可或缺的方式。 那AI+作业，就相当于是把网上的分散各地的答案做了一次总结提炼，之前的小孩可能还需要自己去在网上去寻找获取，现在这个过程也省略掉了。这种现成的知识不是小孩一开始需要的，会变成知识的搬运工。我们的学习教育，除了知识还有能力的培养，对知识的质疑。 那在AI技术发展迅猛的现在，课堂的教育也许需要进一步改革，在基础教育的培育下，也注重素质教育，比如抗压能力等。这个过程也可以利用AI去辅助完成。本人经历课堂的一些作业，我就会用AI生成答案，里面的答案其实会有一些问题的。如果完全不加修改，看起来就会很奇怪。一般是自己列出大纲，有一定的基础知识去引导生成想要的内容，在做一些补充。我感觉目前还是属于一个辅助作用的。

在学校的时候，可能是从阅读代码规范开始的。就像是从学习代码的基础语法开始，然后学会了怎么写出好看效率高的代码，是有一个很大的进步。