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2025年01月

2024年12月

  • 发表了文章 2024-12-27

    MaxFrame在工作、生活中的应用

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  • 回答了问题 2025-01-10

    “99套餐”ECS云端问答节！回答问题赢阿里云纪念衫、加湿器等好礼！

    问题：如何在阿里云ECS服务器上进行数据备份？ 一、手动备份 1.登录阿里云控制台： 使用您的阿里云账号登录阿里云管理控制台。 2.选择ECS实例： 在控制台左侧导航栏中找到“云服务器ECS”，点击进入ECS管理控制台。选择需要进行备份的ECS实例。 3.创建备份： 在实例详情页中，选择“备份和恢复”或“快照和镜像”选项卡（根据控制台版本可能有所不同）。点击“创建备份”或“创建快照”按钮。输入备份名称和描述信息。选择备份类型（如整个实例备份或仅备份数据盘）。选择备份存储位置（如云盘或对象存储OSS）。确认备份设置无误后，点击“创建备份”或“创建快照”按钮完成备份操作。注意事项：手动备份需要在业务低峰期进行，以减少对业务的影响。在创建快照之前，最好停止ECS实例以确保数据一致性和完整性。但请注意，停止实例可能会导致业务中断。 二、自动备份 1.设置备份策略： 在ECS管理控制台中，选择“备份策略”或类似选项。点击“创建计划任务”按钮。输入备份计划的名称。选择备份类型（完整备份或增量备份）。选择要备份的ECS实例和快照存储时长。设置备份频率（如每天、每周等）和起始时间。设置保留时间（即备份文件在阿里云上保留的时长）。选择是否删除过期备份和是否开启增量备份。 2.确认并创建： 确认所有设置无误后，点击“确定”按钮以完成备份计划的创建。注意事项：自动备份可以确保数据定期备份，减少人工操作。但需要合理设置备份频率和保留时间，以避免不必要的存储费用。 三、镜像备份 1.创建镜像： 在ECS管理控制台中，选择需要备份的ECS实例。在实例详情页中，找到“创建镜像”或类似选项。输入镜像名称和描述信息。选择是否包含数据盘（如果需要备份整个实例，请选择包含数据盘）。确认设置无误后，点击“创建镜像”按钮。等待镜像创建完成：镜像创建过程可能需要一段时间，具体时间取决于实例的大小和数据量。 2.使用镜像： 镜像创建完成后，可以用于创建新的ECS实例或替换现有实例的镜像。注意事项：镜像备份可以备份整个ECS实例，包括系统设置、应用程序和数据。但备份时间较长，且需要额外的存储空间来保存镜像文件。 四、其他注意事项 备份验证： 备份完成后，建议定期验证备份数据的完整性和可用性。可以通过还原备份数据到测试环境进行测试和验证。 数据加密： 对于特别敏感的数据，可以选择使用加密算法对备份数据进行加密。阿里云提供了多种加密方式，如SSL/TLS加密、磁盘数据加密等。 多备份存储： 建议将备份数据存储在不同的位置（如云盘、对象存储OSS或本地服务器等），以防止单点故障造成的数据丢失。 备份费用： 阿里云会根据备份存储的容量和时间收取一定的费用。请合理规划备份策略以控制成本。
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  • 回答了问题 2025-01-10

    AI时代，聊聊如何从海量数据中挖掘金矿？

    1.您认为Dataphin的优势和不足分别是什么？这些功能如何帮助企业在数据治理中提升效率？ Dataphin的优势智能数据建模：Dataphin提供智能化的数据建模工具，支持企业快速构建基于行业标准和业务需求的统一数据模型。自动化生成复杂的多维度分析模型，支持关系型和非关系型数据，兼容大数据生态。模型复用性强，提升数据开发效率，降低重复劳动。全链路数据治理：Dataphin覆盖从数据源到消费的完整治理链路，解决企业数据孤岛、冗余和不一致的问题。元数据管理：追踪数据来源、流向和依赖关系，提升数据透明度。数据质量监控：通过规则校验、异常检测等，确保数据的准确性和一致性。数据安全保护：结合阿里云安全技术，提供敏感数据脱敏、访问权限控制等功能，保障数据合规性。数据资产管理与服务化：Dataphin帮助企业打造统一的数据资产目录，直观展示数据资源的定义、血缘关系和分布情况。实现资产分级分类管理，提升数据资产的易用性和透明度。通过标准化的API接口和服务化输出能力，企业能够快速将数据资产应用到业务场景中，推动数据价值的变现。数据标准化管理：Dataphin在数据标准建设、标准管理、标准应用三大核心环节，提供了统一的产品化能力。支持在线创建标准集，实现一次定义多次复用，提高标准制定的效率和一致性。支持码表和字根的创建和管理，降低标准管理人员的操作成本。支持基于标准属性值和资产对象元数据属性值进行落标关联映射配置，实现标准和资产的关联，为后续落标稽核提供基础。易用性和扩展性：Dataphin提供拖拽式可视化开发，降低开发门槛，业务人员也可参与数据处理流程。支持代码化灵活拓展，开发者可通过SQL、Python等语言深度定制复杂逻辑。内置丰富的行业标准模型和治理规则，帮助企业快速适配业务需求，减少探索和开发时间。兼容性：Dataphin与阿里云大数据生态无缝对接，支持主流大数据存储与计算引擎，如MaxCompute、Hadoop等，充分发挥云端技术优势。兼容多种企业IT环境，支持跨云部署和多租户管理，适合不同规模的企业。Dataphin的不足尽管Dataphin具有诸多优势，但也存在一些不足。例如，在数据源处理方面，尽管Dataphin支持对接多种数据源类型，但在处理某些特定类型的数据源时，可能会遇到性能瓶颈或资源消耗过大的问题。此外，对于某些复杂的数据处理场景，可能需要用户具备较高的技术水平和经验才能充分发挥Dataphin的效能。 Dataphin如何帮助企业在数据治理中提升效率统一数据标准：Dataphin通过数据标准功能，帮助企业实现数据标准的统一管理和应用。这有助于消除不同系统、不同部门之间的数据差异和冲突，提高数据的准确性和一致性。提升数据质量：Dataphin提供数据质量监控功能，通过规则校验、异常检测等手段，及时发现和处理数据质量问题。这有助于确保数据的准确性和可靠性，提高数据的使用价值。优化数据处理流程：Dataphin支持拖拽式可视化开发和代码化灵活拓展，使得数据处理流程更加直观和高效。这有助于降低开发成本和时间，提高数据处理效率。实现数据资产化：Dataphin帮助企业打造统一的数据资产目录，实现数据资产的分级分类管理和服务化输出。这有助于企业更好地管理和利用数据资产，推动数据价值的变现和创新。 白皮书中提到的行业案例是否对您有启发？您认为Dataphin在这些行业的应用前景如何？ 应用前景分析零售行业应用现状：零售企业可以利用Dataphin整合线上线下多渠道的销售数据、用户行为数据等，实现精准营销、优化库存管理和客户画像。白皮书中的案例可能展示了如何利用Dataphin实现销售额的同比增长，这为企业提供了宝贵的实践经验。应用前景：随着消费者对个性化服务和体验的需求不断增加，Dataphin在零售行业的应用前景广阔。企业可以通过更深入的数据分析，了解消费者需求和行为模式，进而优化产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。金融行业应用现状：金融企业可以利用Dataphin实现实时监控风险、优化投资策略等功能。通过数据治理和分析，企业可以更好地识别潜在风险，制定有效的风险管理措施，同时提高投资决策的准确性和效率。应用前景：在金融行业，数据安全和合规性至关重要。Dataphin的数据安全保护和数据质量监控功能将为金融企业提供强有力的支持。此外，随着金融科技的不断发展，Dataphin在金融领域的创新应用也将不断涌现，如智能投顾、区块链金融等。物流行业应用现状：物流企业可以利用Dataphin改进运输路线规划，提高配送效率。通过数据分析，企业可以优化物流网络布局，减少运输成本和时间，提升客户满意度。应用前景：在物流行业，智能化和自动化是未来的发展趋势。Dataphin的智能数据建模和全链路数据治理功能将为物流企业提供有力的技术支持。通过更深入的数据分析，企业可以实现更精准的物流预测和调度，提高整体运营效率。其他行业除了上述行业外，Dataphin在传媒、地产、互联网等领域也有广泛的应用前景。例如，传媒企业可以利用Dataphin实现内容推荐和广告精准投放；地产企业可以利用Dataphin进行市场趋势分析和客户画像构建；互联网企业可以利用Dataphin实现用户行为分析和产品优化等。
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  • 回答了问题 2025-01-06

    AI造势，学习机爆火，距离“AI家教”还有多远？

    AI造势与“AI家教”的跨越之间，其实涉及了多个层面的发展与进步。以下是对这一问题的详细分析： 一、AI造势的现状与影响 AI造势主要体现在AI技术在各个领域内的广泛应用和影响力上。例如，在选举领域，AI生成的假视频和虚假音频已经对选举秩序造成了极大干扰，这显示了AI技术在内容生成和操控方面的强大能力。然而，这种能力如果用于不正当目的，如造假或误导公众，将会带来严重的社会问题。 二、AI家教的发展现状 1.技术基础：AI家教的发展依赖于先进的AI技术和算法，特别是自然语言处理、图像识别和理解、深度学习等领域的技术进步。当前，AI家教已经能够提供一些基础的教学服务，如全科答疑、个性化讲题等。例如，全科AI家教“小P老师”能够进行小学到高中全学段的各科答疑，并能够提供知识点解析、思路逐步拆解和举一反三等个性化服务。2.市场需求：随着教育竞争的加剧和家长对孩子个性化教育的需求增加，AI家教的市场需求正在不断上升。AI家教能够提供24小时在线、随时随地的个性化教学服务，满足了许多家长和学生的需求。3.商业模式：AI教育的商业模式正在不断多样化，包括学习机、在线教育平台等多种形式。未来，AI家教可能会成为这些平台上的重要服务之一，为用户提供更加便捷和高效的学习体验。 三、AI造势到AI家教的跨越距离 4.技术成熟度：尽管AI技术在内容生成、理解等方面取得了显著进步，但要实现真正的AI家教，还需要在算法优化、模型训练等方面进行更多的研究和发展。特别是要解决AI家教在复杂教学场景中的适应性、交互性和智能化程度等方面的问题。教育资源整合：AI家教需要整合优质的教育资源，包括教材、题库、视频课程等，以提供全面的教学服务。这需要AI家教平台与教育机构、出版社等合作伙伴进行紧密合作，共同推动教育资源的整合和优化。法律法规与伦理规范：随着AI家教的发展，相关的法律法规和伦理规范也需要不断完善和更新。这包括保护学生的隐私和数据安全、规范AI家教的教学行为和服务质量等方面的规定。社会认知与接受度：尽管AI家教已经取得了一定的市场认可度，但要让更多家长和学生接受并信任AI家教，还需要进行更多的宣传和推广工作。同时，也需要通过实际的教学效果和用户反馈来不断提升AI家教的知名度和美誉度。 四、未来展望 随着AI技术的不断进步和应用场景的拓展，AI家教有望实现更加个性化、精准化和智能化的教学服务。未来，AI家教可能会成为教育领域的重要力量之一，为广大学生提供更加优质和便捷的学习体验。同时，也需要关注AI家教在发展过程中可能面临的技术、资源、法律和社会等方面的挑战，并采取相应的措施加以应对和解决。 综上所述，AI造势与“AI家教”的跨越之间还有一定的距离，需要我们在技术、资源、法律和社会等多个层面进行努力和发展。
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  • 回答了问题 2025-01-03

    宜搭自定义附件上传遇到跨域问题

    本文档通过实现当用户切换下拉选项控制短信的发送的案例，将自定义连接器与数据源功能结合。为大家讲述如何通过自定义连使用接器解决宜搭页面调用外部数据源所遇到的跨域及鉴权问题官方手册地址如下：https://docs.aliwork.com/docs/yida_subject/_7/bchhmsnrevzxxv76
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  • 回答了问题 2025-01-02

    当面对多种不同格式的文档时，如何让AI系统更好地处理复杂文档？

    场景需求企业内部文档问答企业内部存在大量包含复杂图表的多模态数据文档，如何对这些数据进行有效问答，挖掘企业内部数据价值，是多模态RAG的一个重要应用场景。医疗领域：多模态RAG可以应用于病历分析和诊断辅助，结合医学影像和文本数据，提供准确的诊断和治疗建议。金融领域：多模态RAG可以实时获取市场数据并生成金融分析报告，结合股票图表、财务指标等数据，生成个性化的市场预测与投资建议。法律领域：多模态RAG可以自动检索法律条文、案例库，并根据用户的具体问题生成相关的法律建议或合同文书，确保提供的建议符合法律最新规定。智能客服：多模态RAG可以应用于处理用户的问题和反馈，通过检索相关知识库和图像信息生成准确的回答和解决方案。技术产品需求高效的多模态数据处理能力：随着多模态数据的广泛应用，多模态RAG需要具备高效处理文本、图像、视频等不同数据源的能力。这要求技术产品能够开发更高效的多模态向量表示技术，减少跨模态检索的计算成本。动态知识库构建与维护：多模态RAG依赖于外部知识库的质量和时效性。因此，技术产品需要具备动态知识库的构建和维护能力，通过自动化的网络爬虫、API数据源对接等方式实现知识库的实时更新。个性化与上下文理解能力：用户希望系统能根据历史记录或当前上下文提供个性化答案。多模态RAG技术产品需要引入用户记忆模块，帮助系统长期保存用户偏好信息；同时结合对话历史的上下文理解，生成动态且个性化的答案。高精度检索与排序能力：多模态RAG的检索精度直接影响其应用场景的效果。因此，技术产品需要采用先进的检索算法和排序模型，如延迟交互编码器等，以提高检索精度和排序效率。易用性与可扩展性：技术产品需要具备友好的用户界面和易用性设计，方便用户快速上手和使用。同时，为了满足不同场景的需求，产品需要具备良好的可扩展性，能够方便地集成到现有的系统或平台中。期待技术创新与突破：期待多模态RAG技术能够在检索算法、生成模型、多模态融合等方面实现更多的技术创新和突破，以应对日益复杂的场景需求。应用场景拓展：随着技术的不断发展，期待多模态RAG能够在更多的领域得到应用，如教育、娱乐、智能制造等，为用户提供更加智能化和精准的服务。性能优化与提升：期待多模态RAG技术产品能够在处理速度、检索精度、个性化程度等方面实现性能的优化和提升，以满足用户对高效、准确、个性化服务的需求。
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  • 回答了问题 2024-12-30

    2024年接近尾声，你对即将到来的2025年有什么样的期待或愿望？

    对于即将到来的2025年，我怀揣着以下期待与愿望： 职业发展与成长：我希望在2025年能够取得职业上的显著进步，无论是通过晋升到更高的职位，还是通过掌握新的技能来增强我的职业竞争力。我渴望在工作中遇到更多具有挑战性的项目，这些项目将使我能够不断学习和成长，同时也有助于实现我的职业目标。健康与福祉：我期待着在2025年能够保持更好的身体状态，通过定期的锻炼、均衡的饮食和充足的休息来增强我的体质。我也希望能够找到更多放松和减压的方式，以维持我的心理健康，确保自己在面对生活压力时能够保持积极和乐观。人际关系与社交：我渴望在2025年能够建立更多有意义的人际关系，无论是与家人、朋友还是同事之间。我希望能够花更多时间与亲朋好友相聚，分享彼此的生活和经历，同时也能够结交一些新的朋友，拓宽我的社交圈子。旅行与探索：我期待着在2025年能够有机会去一些新的地方旅行，探索不同的文化和风景。这不仅将为我提供宝贵的经历和回忆，还有助于开阔我的视野，让我更加了解这个世界的多样性和复杂性。个人兴趣与爱好：我计划在2025年投入更多时间和精力来发展我的个人兴趣和爱好。无论是阅读、写作、绘画还是音乐等，我都希望能够找到一种能够让我放松和享受的方式，同时也能够不断提升自己的技能和创造力。自我实现与满足感：最后，我期待着在2025年能够实现更多的个人目标，无论是职业上的还是个人生活上的。我希望能够感受到自己的成长和进步，同时也能够从中获得满足感和成就感。总的来说，我对2025年充满了期待和愿望，我相信通过努力和坚持，我能够实现这些目标，让自己在新的一年里更加充实和幸福。
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  • 回答了问题 2024-12-27

    AI 编码助手能否引领编程革命？一起探索 AI 对研发流程的变革

    一、重复性代码编写基础代码生成：AI编码工具可以快速生成一些常见的、有固定模式的代码逻辑，如基础的函数框架、简单的算法实现代码等。工程师无需从头开始逐行敲写这些代码，从而节省了大量手动编写代码的时间。模板化代码：在很多项目中，存在大量的重复性代码片段，如基础的数据库操作（增删改查）、UI界面的一些通用组件搭建等。AI编码工具可以根据设定的模板或模式，快速生成这些重复性代码，工程师只需进行少量的调整和定制即可。二、代码优化和调试代码优化：AI能够分析代码的结构和性能，提出优化建议，如减少不必要的计算、优化内存使用等，从而提高代码的运行效率。自动调试：AI可以辅助工程师进行代码调试，通过智能分析代码中的潜在问题，提供调试建议和解决方案，减少调试时间和成本。三、代码理解和审查快速理解复杂代码库：当工程师接手一个大型、复杂的现有代码库时，AI可以帮助他们更快地理解代码结构、函数调用关系和数据流向。通过可视化展示、代码注释生成和关键逻辑解释等功能，AI能够为工程师提供清晰的代码地图，使他们能够迅速定位到需要修改或扩展的部分。代码审查：AI可以自动检查代码中的语法错误、逻辑错误和潜在的安全漏洞，提高代码的质量和安全性。同时，AI还可以根据编码规范自动调整代码格式，确保代码的一致性和可读性。四、架构设计和优化架构设计推荐：AI可以根据项目的需求和约束条件，评估不同的架构设计方案，并提供性能、可扩展性、可靠性等方面的预测分析。它可以帮助工程师选择最合适的技术栈和架构模式，避免在设计阶段出现重大失误。设计模式推荐：针对具体的功能需求，AI能够推荐合适的设计模式，提高软件系统的灵活性、可维护性和可复用性。它可以识别常见的设计问题，并提供基于设计模式的解决方案。五、其他辅助工作文档生成：AI可以根据代码自动生成详细的文档，包括函数说明、参数解释、返回值等，减少工程师手动编写文档的工作量。代码补全和提示：在编码过程中，AI可以根据上下文提供代码补全和提示功能，帮助工程师更快地编写代码，减少输入错误和拼写错误。综上所述，AI编码在软件开发和编程领域具有广泛的应用前景。它能够帮助工程师解放大量繁琐且重复性的工作，提高编码效率和代码质量，确保代码遵循规范，并辅助代码理解和审查。同时，AI编码还可以为工程师提供架构设计、设计模式推荐等高级功能，帮助他们更好地应对复杂的软件开发挑战。然而，需要注意的是，AI编码并不能完全取代工程师的工作，而是与工程师协同工作，发挥各自的优势，共同推动软件开发行业的发展。
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  • 回答了问题 2024-12-27

    日常工作中，开发者应该如何避免“效率陷阱”？

    一、工作中打岔陷阱描述： 工作中经常被各种琐事打断，如同事的询问、突发的邮件通知等，导致原本计划好的工作被打断，无法集中精力完成。 避免方法： 设定优先级：在开始工作前，明确自己的目标和任务，并根据重要性和紧急性对任务进行排序，优先处理重要且紧急的任务。集中处理琐事：将琐事集中在一个时间段内处理，如设定一个固定的时间段来回复邮件、接听电话等，避免琐事频繁打断工作。学会拒绝：对于不重要的请求或会议，学会委婉地拒绝或推迟，以保护自己的工作时间和精力。二、无效的会议陷阱描述： 会议频繁且效率低下，会议时间过长，讨论内容偏离主题，导致大量时间被浪费。 避免方法： 明确会议目的：在会议前明确会议的目的和议程，并提前告知与会人员，确保大家都有充分的准备。限制会议时间：设定合理的会议时间，并严格控制会议进度，避免会议超时。鼓励积极讨论和决策：在会议中鼓励与会人员积极发言，提出建设性意见，并及时做出决策，避免会议陷入无休止的讨论中。三、多任务处理陷阱描述： 试图同时处理多个任务，导致注意力分散，每个任务都无法高效完成。 避免方法： 专注单一任务：集中精力完成一个任务后再转向下一个任务，避免同时处理多个任务。制定时间管理策略：使用时间管理工具或方法，如番茄工作法，将工作划分为一段段的时间块，每个时间块内专注完成一个任务。关闭干扰源：在处理任务时关闭手机、电子邮件等干扰源，保持专注。四、缺乏工作生活平衡陷阱描述： 过度工作，长时间处于高压状态，导致身心疲惫，影响工作效率和生活质量。 避免方法： 制定合理的工作时间安排：确保有足够的时间用于休息和娱乐，避免长时间连续工作。学会放松和调节压力：通过锻炼、冥想、与家人朋友相处等方式放松身心，缓解工作压力。寻求支持：与同事、朋友或家人分享工作压力和困扰，寻求他们的支持和建议。五、不合理的流程和制度陷阱描述： 企业的流程和制度不合理或不完善，导致工作效率低下。 避免方法： 优化流程和制度：定期检查和评估企业的流程和制度，发现不合理或不完善的地方及时进行优化和改进。加强监管：确保流程和制度得到有效执行，加强监管力度，避免监管不到位或监管越位的情况。培训员工：对员工进行流程和制度的培训，确保他们熟悉并遵守相关规定，提高工作效率。综上所述，避免效率陷阱需要我们在日常工作中注重细节和计划，合理安排时间和资源，并注重个人的身心健康。通过设定优先级、明确会议目的、专注单一任务、保持工作生活平衡以及优化流程和制度等方法，我们可以提高工作效率，实现个人和组织的成功。
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  • 回答了问题 2024-12-27

    AI视频技术的发展是否会影响原创内容的价值？

    AI生成高质量视频的能力：随着技术的进步，AI确实已经具备了生成高质量视频的能力。这些视频可能在视觉效果、音效和叙事上都达到了较高的水准。AI视频的生成依赖于大量的数据学习和算法优化，能够模拟出多种风格和主题的视频内容。原创性作品的定义和价值：原创性作品通常指的是由创作者独立构思、创作并表达出来的独特艺术作品。原创性作品的价值在于其独特性、创新性和创作者的个性表达。接下来，我们分析AI生成视频对原创性作品可能产生的影响： 市场竞争的加剧：当AI能够生成高质量视频时，市场上将涌现大量由AI创作的视频内容。这可能会增加市场竞争，使得真正的原创性作品在推广和获得关注方面面临更大的挑战。创意和独特性的挑战：AI视频虽然质量高，但往往缺乏真正的创意和独特性，因为它们是基于已有数据和算法的模拟。这可能导致观众对于真正的原创性作品有更高的期待和追求，同时也可能对创作者产生更大的压力，要求他们在创意和独特性上做出更多努力。创作动机和风格的影响：AI视频的流行可能会影响一些创作者的创作动机和风格选择。有些创作者可能会选择模仿AI生成的视频风格或内容，以迎合市场需求或获得更多关注。然而，这也可能激发创作者更加深入地探索自己的创作风格和主题，以区别于AI作品。版权和道德问题的探讨：AI视频的版权归属和道德问题也是值得探讨的。虽然AI视频不是由人类直接创作，但它们在某种程度上也体现了创作者的意图和风格（通过数据输入和算法设计）。这可能引发关于AI作品是否应受到版权保护以及创作者应如何标注和声明AI作品使用的讨论。综上所述，当任何人都能用AI轻松生成高质量视频时，真正的原创性作品确实会受到一定的影响。这些影响包括市场竞争的加剧、创意和独特性的挑战、创作动机和风格的影响以及版权和道德问题的探讨。然而，这些影响并不完全是负面的。它们也可能激发创作者更加深入地探索自己的创作风格和主题，以区别于AI作品，并推动整个创意产业的创新和发展。
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  • 回答了问题 2024-12-27

    通义APP上新【局部风格化】新功能，万物皆可毛茸茸你体验了吗？

    生成的看起来有点奇怪，但是方便快捷，应该也有些人会喜欢这种风格，功能是一个很好得尝试，值得推荐
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  • 回答了问题 2024-12-24

    一个专属的智能 AI 总结助手，能在多大程度上提升工作效率？

    在ai介入之前，开发者需要做大量的重复工作，出现编译报错的时候需要排查报错原因，无法更快的定位问题，在开发过程中也缺少编码提示等，在批量处理文档的时候也非常费时费力，做数据报表和数据分析时也有较高难度，不过这一系列痛点在ai上得以解决。总的来说ai智能助手能给我们带来如下便利：1.自动化重复任务：智能AI助手可以迅速处理大量数据和文档，自动完成总结、归纳和分类等任务。通过自动化这些重复性的工作，AI能够释放人类工作者的时间和精力，使他们能够专注于更具创新性和战略性的任务。2.实时数据分析与报告：AI助手能够实时收集和分析数据，生成准确的报告和洞察。这有助于快速做出决策，因为决策者可以基于最新的数据和信息采取行动。3.提高准确性和减少错误：AI助手在处理和分析数据时，其准确性通常高于人类，特别是在处理大量复杂数据时。通过减少人为错误，AI可以提高整体工作流程的可靠性和效率。4.个性化支持和优化：专属的AI助手可以根据用户的具体需求和偏好进行定制。这种个性化支持可以进一步优化工作流程，提高用户的满意度和效率。5。持续学习和改进：智能AI助手具有学习能力，能够随着使用时间的增加而不断优化其性能。这种持续改进的能力使得AI助手能够更好地适应变化的工作环境和需求。6.协同工作：当AI助手与人类工作者紧密协作时，可以形成互补的优势。人类可以提供创造性和战略性的思维，而AI则可以处理大量的细节和数据分析。
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