anisbob_社区达人页

1、你认为云计算将朝着哪个方向进化？我认为云计算将朝着人工智能和大数据的方向进化。 不管是对人工智能发展的支撑，还是让云计算变得人工智能化，未来的方向肯定是会与人工智能相关。随着科技的进步，数据必然会变得很庞大，不管是物联网领域，互联网领域还是车联网领域，必然会产生比过去更多的数据，云计算必须要为大量的数据提供存储和分析能力。 2、大模型和AI应用，能否成为云服务商的第二增长曲线？成为云服务商的第二增长曲线是必然的。未来的需求会很大。能够提供的增值服务也会很多。不光能成为云服务商的第二增长曲线，还会成为整个社会经济增长的重要驱动力。

使用大模型时，避免生成和使用虚假信息是一个重要且复杂的问题，可以通过以下策略在技术、流程和实践层面加以解决： 1. 技术手段 （1）结合事实校验技术 外部检验： 使用知识库、数据库或搜索引擎对生成内容进行验证。比如，通过跨检对模型生成的事实进行比对。 （2）模型优化 预训练数据筛选： 在模型训练阶段，剔除来源不可靠或带有偏见的数据。微调模型： 在高质量、经过验证的数据集上微调模型，增强模型的准确性。指令强化： 通过优化提示，引导模型生成更可靠的答案，比如要求模型给出数据来源或明确不回答不确定的问题。 （3）多模型交叉验证 利用多个模型对同一问题进行独立生成并交叉验证，判断信息的一致性以提高准确性。 2. 操作流程 （1）明确模型适用范围 适合生成的内容： 例如总结、写作辅助、情感分析等主观性较强的任务。谨慎处理敏感领域： 对于法律、医疗、科学等领域的信息，务必引入专家审查。 （2）要求模型提供信息来源 设计提示要求模型引用出处或解释生成逻辑，帮助用户判断生成内容的可信度。 （3）引入人工审查机制 在发布或使用模型生成的信息前，加入人工审核环节，尤其在涉及公共传播、政策决策或敏感领域时。 3. 用户教育 （1）提升用户辨别能力 教育用户了解生成式AI的局限性和可能产生幻觉的风险。鼓励用户在接受模型生成内容前，主动检查信息来源。 （2）透明提示 明确告知用户哪些内容是AI生成的，以及生成内容可能存在不准确的风险。提供使用模型的背景信息，例如模型的训练数据范围和限制。 4. 基础设施建设 （1）开发可信AI生态 推动可信数据源的建设，形成由公认可信组织提供的数据集或知识库。使用区块链等技术保障数据来源的真实性和溯源性。 （2）标准化和监管 制定行业规范和监管政策，要求生成式AI产品在输出内容时必须标明生成逻辑和可信性评分。引入独立审查机构对模型生成内容进行定期评估。 5. 案例分析与迭代改进 收集错误案例： 收集模型生成虚假信息的案例，分析原因并优化模型的训练或使用流程。反馈机制： 在实际应用中设置用户反馈通道，及时修正错误信息。 总结 避免生成和使用虚假信息需要技术手段、操作流程、用户教育和监管体系的多方面协同。通过提升模型准确性、引入校验机制和强化用户意识，可以最大程度减少虚假信息的风险。同时，应始终保持对模型输出的批判性思考，避免盲目依赖。

存储能力和计算能力的相对重要性取决于具体场景和需求，但在很多情况下，这两者是相辅相成的。以下是对它们各自重要性的分析，以及如何平衡它们的使用。 1. 存储能力的重要性 存储能力的核心在于数据的持久性与容量，在数据驱动的时代，其重要性主要体现在以下方面： 大数据时代的基础：现代应用（如机器学习、物联网、企业级系统）需要存储海量数据。没有足够的存储，数据无法保存和管理。历史数据和档案：许多决策依赖于对历史数据的分析，没有存储能力，数据将无从获取。实时性和分布式应用：强大的存储能力支持快速的数据访问，如数据库查询或实时流处理。 2. 计算能力的重要性 计算能力的核心在于处理速度与复杂任务的执行能力，其重要性体现在以下方面： 数据变现的关键：存储的数据只有通过计算才能转化为有用的信息或知识。复杂模型和任务的支撑：AI模型训练、科学计算、金融建模等场景对计算能力依赖极高。实时处理需求：例如自动驾驶、金融交易系统需要高性能计算支持实时决策。 3. 两者的关系 存储能力和计算能力密不可分，二者的关系可以用以下几点概括： 数据存储是计算的前提：没有足够的存储空间，计算没有输入数据。计算是存储的价值体现：存储的数据如果长期得不到处理和利用，其价值会大打折扣。计算与存储协同发展：现代系统通常结合存储和计算优化，如数据湖+云计算架构、边缘计算+分布式存储。 4. 场景权衡 在特定应用中，存储与计算的重要性可能有所侧重： 存储优先的场景：例如视频监控系统，重点是保存大量录像。计算优先的场景：如AI模型实时推理，需要更高的计算能力而非海量存储。均衡场景：如大数据分析，既需要存储能力保存海量数据，又需要计算能力进行数据挖掘。 5. 未来趋势 计算向存储靠近：存算一体化将缩短存储与计算的延迟，提升系统整体效率。分布式存储与计算：随着云计算和边缘计算的发展，存储和计算资源更趋分布式，需要协同优化。AI驱动的协同优化：AI技术将用于动态分配存储与计算资源，实现更高效的资源利用。 总结 存储能力和计算能力没有绝对的孰轻孰重，二者的重要性取决于应用场景。如果必须选择： 数据驱动型业务（如数据存档、数据湖）：存储更重要。实时处理或高复杂性任务（如AI训练、实时分析）：计算更重要。 最终的目标是通过存储与计算能力的结合，打造高效且可扩展的系统。

AI在短剧领域的应用，将从创意生成到制作优化全面推动其定义与发展： 1. 创意生成更高效 AI能通过大数据分析用户偏好，结合热点、历史流行趋势，快速生成剧本创意，帮助创作者突破灵感瓶颈。例如： 剧情策划：根据特定主题生成多样化的剧情分支。角色设定：通过文本生成工具，设计独特的角色背景与对话风格。场景构建：AI可辅助生成符合剧情需求的视觉风格或场景描述。 这种创意辅助使创作者从重复性的创意筛选中解放出来，将更多精力投入到内容的精细打磨中。 2. 制作效率提升 AI在短剧制作中的应用涵盖剧本到后期制作： 智能剪辑与特效：通过AI自动剪辑、生成转场效果与视觉特效，降低小团队的制作门槛。虚拟角色与场景生成：使用AI生成演员或虚拟场景，减少对拍摄场地和演员资源的依赖。语言与文化翻译：AI实时翻译剧本，使短剧轻松适应多语言市场。 3. 个性化与交互式发展 AI推动短剧从单向传播走向更个性化、互动化的发展： 推荐与定制化剧本：根据用户观看习惯推荐或生成个人定制化剧本，吸引更多观众。交互式剧情：通过自然语言处理，观众可实时参与剧情发展，与虚拟角色对话或影响故事结局。 这种个性化和交互体验，将短剧转化为“可玩性”更高的内容形式。 4. 新商业模式探索 AI辅助短剧创作也将带来新的商业模式： 低成本高产出：通过AI生成内容+智能推荐，吸引大量流量，降低获客成本。数据驱动的内容调整：通过AI分析观众反馈，实时优化剧本和制作策略，提升观众粘性和口碑。 5. 创意新定义：合作与人机共创 未来，创意可能不再是单人或小团队的专属工作，而是人机协作共创的结果： 多样化风格实验：AI帮助短剧创作者尝试前所未有的艺术风格和叙事手法。跨文化融合：通过AI分析不同文化背景的数据，生成具备全球吸引力的创意。 总结 AI助力短剧行业的核心在于效率、创意和体验的突破。从创意生成到制作流程优化，再到互动式内容，短剧的创作和消费都将变得更加高效且多样化。人机协作的创意模式，将让短剧领域迎来一个前所未有的黄金发展期。

我热爱学习，学习使我快乐！跟着通义灵码不光为我们生成了高质量，可复用的代码，还交给了我们在未来如何编写高质量，可复用的代码。除了给予我们现成的结果，还让我们在生成结果的过程中学会了问题解决的思路，让我们的思考变得简化和准确。希望通义灵码越做越好！

关于开发者的100件小事，你体会最深的有：1、浏览器F5调试前端页面2、后端F8断点debug3、mvn clean package打包4、console.log日志输出5、json格式化6、base64在线转换7、ssh服务器8、postman测试接口

99元套餐的ECS实例还没使用过，但是看配置2核2G、40G磁盘、3M固定带宽貌似能发挥的作用不大。首先在这个大模型的时代，可能连最小的大模型推理都跑不起来。其他的AI算法估计也够呛。其次，如果非要使用的化，用高性能的web服务器搭建个静态的网站吧。跑个测试使用的api服务也不错。做个小容量的文件备份也可以。不过从一分钱一分货的角度来说，99块钱这样的配置算是很高性价比了，其他的云厂商都比这个贵很多。还是看个人需求进行选择吧，不能只看价格。

与乒乓球机器人对练和真人对练各有优缺点，具体来看： 乒乓球机器人对练的优点：1、恒定精度与稳定性：机器人能够设定固定的球速、旋转和角度，可以提供持续稳定的训练环境，适合练习特定技术或打磨动作。2、不受时间限制：机器人可以随时开启训练，不需要依赖他人，适合个人随时训练。3、强大的重复性：机器人可以进行高频次的球路重复，帮助运动员强化特定技术细节。4、多种模式选择：许多乒乓球机器人具有不同的训练模式，可以模拟不同的球路，帮助提高适应性。 乒乓球机器人对练的缺点：1、缺乏真实对抗感：机器人虽然可以模拟多种球路，但在应对复杂性和临场变化上不如真人灵活，难以提供全面的比赛感觉。2、策略性欠缺：真人对练中会有战略调整和战术变化，而机器人通常只是设定的固定模式，无法模拟真实比赛中的动态变化。3、沟通和反馈不足：与真人对练时，能够通过交流得到即时反馈或建议，而机器人无法提供这样的互动。 真人对练的优点：1、灵活的对抗性：真人对练可以模拟比赛中随机应变的局面，帮助提升实战技巧。2、多样化的技术应对：不同对手会有不同的技术风格和应对策略，能够提升适应性和应变能力。3、心理训练：真人对练可以带来更多的心理对抗和比赛紧张感，帮助运动员适应真实比赛的心理压力。4、互动性：真人对练可以通过交流进行技术指导和策略讨论，利于进步。 真人对练的缺点：1、时间和对手限制：需要约时间，找到合适的对手，有时无法满足随时训练的需求。2、技术稳定性不一：不同对手的技术水平不稳定，可能导致训练效果不一致。 个人倾向如果是为了技术打磨和体能训练，我会更倾向于乒乓球机器人，因为它提供了稳定且高强度的训练环境。但为了提升实战能力和战术应对，真人对练则不可或缺。结合两者的优点，混合使用可能是最理想的训练方式。

职场中我认为最应该避免的“雷区”行为是不问和不去尽快去实践。不管是应对需求还是解决实际问题，很多新人都在那边自己独立的苦思冥想，想了好久，查了好久，然后让自己很痛苦。就是不问，问了以后还在那边自己想，而不去做。这里面涉及到两个问题，就是不知道怎么问？问了也不知道怎么做。那么这个时候只能根据经验丰富的员工的指导，说一点做一点。很多经验丰富的员工本身比较繁忙，参与的工作比较多，可能不能总是满足新员工上面的要求。这个时候需要新员工找准时机去跟经验丰富的员工沟通，把自己做的东西简明扼要的给老员工澄清，不要把问题复杂化，说了一大堆没有重点。如果自己找不到重点可以问老员工重点是什么。反正职场里要抓住时机多问，其次就是多做，不能光说光想不去干，不干其他的都是白费。

我认为对我的职业规划和成长影响最深远职业建议是持续学习，多做实践。对于我们软件开发行业来说，新技术迭代更新的速度很快，需求功能要求也越来越高，需要我们不断的学习新的知识来提升自己的技术水平，应对各种各样的需求变化。通过新知识的补充可以做到对新需求的更深层次的理解，把握住客户或者产品的核心关注点。新的知识不单单是新的技术，还是各种新的概念，所以学习的范畴不单单是计算机，还包括其他方面。对于计算机方面的，可以活学活用，新技术的实现可以随时的通过实践去验证。概念方面的主要提高自己的思想境界。我认为如果我们做到了永久学习，在实践中检验，就不用担心所谓的各种危机，你要相信如果你这样的人都存在危机，那其他人危机更多。所以还是那句话，学和干就完事了。

虽然现在视频的形式占据了大多数的媒体传播途径，但是很大都是故意吸引眼球或者zha赚取流量的滑头视频，营养价值很低。就算是新闻类的或者科普教育类的，也是大多带有带节奏和做广告的嫌疑。个人认为现在的视频内容质量很差，先不谈视频内容是否是ai生成或者有ai元素。视频希望传播的内容很空泛的居多，包括新闻事件，断章取义，哗众取舍。我不认为图文内容没有未来，恰恰相反，很有未来。流动式的内容很容易满足人视觉上的冲击，但是引发心灵上的冲击需要的是对画面和内容的思考，而不是我看到了什么动态的东西。

没有达到体验的效果，输入三个单词offend,permanent,numerous，没有生成关于这三个单词的联想记忆故事或者句子，还是以demo中的水果单词生成的。

Prompt的撰写其实是属于八股文，有固定的流程格式和套路。但是就是在这么些流程和套路里，使用的不同的措辞就会导致大模型吐出不一样的东西，这就是技巧问题了。我自己在撰写Prompt的时候首先要交代清楚角色定位，即你希望大模型扮演什么样的角色，定位一定要详细；其次是你想实现什么目的，需求目的要详细，最后就是输出规范，我个人认为结合业务场景，输出规范很重要，可以根据输出内容做具体的业务场景应用。

现在一站式智能家居比较流行，周围的朋友装修的时候也考虑这一块，主要是某为或者某米的智能物联设备。声控级别的达不到，主要就是什么远程操控，智能监测啥的。有个平台可以统计到自己家里各个家具的状态。感觉很有成就感。我就纳闷了，家具们需要你们知道他们的状态吗？我感觉吃饱了撑的。摄像头用的比较多，经常看到同事通过手机查看家里小孩子的生活学习状态，我只能说眼不见为净，看得越多烦恼越多。还是希望多一些有助于减少焦虑的科幻装备照进现实。

健身还是靠自己，最多借助科技工具帮助记录一些数据。传统的健身比如跑步，游泳这些经常去做。尤其是跑步，慢跑绝对对身体有益，游泳太累了，而且在水里运动的时间不长，没有跑步这种持久性好一点。健身房没去过，就像某一个名人说的，如果健身都需要靠去健身房让别人监督，那还是不要健身了。要说科学，健身房里的健身器材一般人也就体验，除非专业人士。VR之类的就算了，三分钟热度的活。

眼罩算吗？如果眼罩也算科技睡眠工具，那我经常使用，主要是中午办公室午休的时候。其实科技狠活主要是为了方便人类生活，但是如果产生了严重的依赖感，那么自然的生活感觉就失去了。比如我使用眼罩让睡觉的时候眼睛周围的光线变得很暗。到了晚上睡觉的时候，如果房间窗户外面的光线不够暗，估计就会睡不着，所以科技助眠工具也是一把双刃剑吧。合理利用即可。

最近几年看了不少书，大部分是电子书，但是个人更喜欢看纸质书，因为看电子书有点伤眼睛很容易疲劳。这几年看的书有《史记》、《道德经》、《论语》、《庄子》、《唐诗三百首》、《易经》、《山海经》等。这些经典的书本大多数都买了纸质的书籍，因为都可以反复翻看的。平时出勤坐地铁，在地铁里会看看跟专业有关的电子书籍，比如《机器学习》、《人工智能》之类的。总之、电子书随时可以看，纸质书携带不便，但是还是喜欢纸质书翻阅的感觉。

写代码5分钟，调试2小时？It's crazy!如果使用AI撰写5分钟的代码，拷到自己的编辑器里进行调试，在不了解代码逻辑的情况下，确实需要很久。但是我相信如果代码是自己实现的，在熟悉代码逻辑和业务流程的基础上，一般不会调试很久的。当然有一种情况就是业务逻辑很复杂，那5分钟的代码只是复杂业务逻辑代码的一部分，而我需要调试的这部分代码需要依赖其他业务逻辑代码产生的数据，那么可能需要很久。还有一种情况是写代码解决bugs性质的，可能需要花很久定位bugs的原因，然后解决它。

大模型发展到今天，除了行业内部的应用以及通用的聊天问答以外。让大模型参加各种竞赛考试还衡量各家大模型的能力成为了一种时尚。所得的结果无非是哪家技术强，准确性高；得分高的试题类型吊打人类如何如何。在这里我发现了一个小白问题，就是不知道这个评测的基准是什么，为什么相同的模型和试题这家评测跟另一家评测不一样？孰优孰劣暂时不做讨论，找到了一个共同点就是数学不是大模型的强项。数学成就了大模型，所以个人感觉能克大模型的只有数学了。如果哪一天大模型或者人工智能在数学上面赶超了人类，那人类文明就灭亡了。

最近大模型降价潮对加速AI应用的爆发和AI行业的影响可以从以下几个方面来看： 对加速AI应用的爆发的意义1、降低门槛：降低使用大模型的成本，使更多中小企业和初创公司能够负担得起。这意味着更多的企业可以利用AI技术来优化业务流程、提高效率和创新产品和服务。 2、促进创新：降低使用成本鼓励更多的开发者和研究人员尝试不同的应用和创新。更多的试验和探索将带来更多的创新成果，从而推动整个行业的发展。 3、扩大应用场景：价格降低使得大模型可以应用于更多的场景和行业，例如教育、医疗、金融、零售等。各个行业能够借助AI技术进行数字化转型，提高服务质量和运营效率。 4、提升竞争力：对于那些已经在使用AI技术的企业来说，降价意味着可以更广泛、更深入地应用AI，从而在市场竞争中保持领先地位。 对AI行业的影响1、市场竞争加剧：随着大模型服务价格的降低，市场上的竞争将更加激烈。各大云服务提供商和AI公司将竞相提供更具性价比的服务，这对消费者来说是利好，但对于一些小型AI公司来说，可能面临较大的竞争压力。 2、加速行业标准化：降价促使更多企业采用大模型技术，这将推动AI技术和应用的标准化进程。统一的标准有助于提高互操作性和兼容性，从而加速行业整体的发展。 3、推动技术进步：降价迫使AI公司在技术上不断创新，以保持成本优势和竞争力。这将推动更高效、更先进的AI技术的发展，例如更节能的模型架构、更快速的训练和推理方法等。 4、投资和并购活动增加：降价潮可能引发更多的投资和并购活动。大企业可能会通过收购小型创新公司来快速提升自身的技术实力和市场份额，同时风险投资也会加大对AI初创企业的投入。 5、人才需求增加：随着AI应用的普及，对AI专业人才的需求将进一步增加。这不仅包括AI研究人员和工程师，还包括懂得如何将AI技术应用于具体业务场景的跨领域人才。 总结大模型的降价潮无疑会大大加速AI应用的爆发，从而推动各行业的数字化转型和创新。虽然这可能会带来激烈的市场竞争和技术上的挑战，但整体而言，这将对AI行业的发展产生积极影响，促进技术进步和产业升级。