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  • 回答了问题 2025-02-26

    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？

    我认为： 当AI能解决80%的脏活时，剩下20%的硬核问题需要200%的专业知识AI把学习曲线从「爬楼梯」变成「坐电梯」——直达云端后才发现要自己造降落伞最危险的不是不学习的人，是只会对着AI喊「变个抖音出来」的魔法师学徒 看看自动驾驶领域就明白：特斯拉的工程师反而要比传统车企更懂视觉算法，医院里看CT片的医生得先学会调教医疗AI。这就像当年计算机普及后，打字员消失但催生出UI设计师这个新职业。 说到底，AI不是学习的终点站，而是把起跑线往前挪了10公里。当AI能自动证明数学定理时，真正的数学家正在发明新的符号体系；当AI能模仿毕加索画风时，新锐艺术家在创造AI看不懂的元宇宙美学。记住，会用MidJourney的画师淘汰的是不会用PS的画师，而不是真正的艺术家。 所以别被「AI让人不用学习」的鬼话骗了，这就像说「有计算器就不用学数学」——结果就是当计算器没电时，连菜市场大妈都能嘲笑你算不清找零。真正的版本答案是：AI把学习从「记忆比赛」升级成了「创意格斗」，菜鸟还在问Sora怎么用，大佬已经在用代码魔改Stable Diffusion3了。
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  • 回答了问题 2025-02-26

    传统动画创作 VS AI动画创作，你更偏向哪一个？

    作为一个整天和代码打交道的程序员，我认为： 传统动画就像手工雕玉，优势太明显了！你看宫崎骏老爷子那些手稿，每一帧都带着'人味儿'，角色眨个眼都能传递情绪。艺术家对光影/色彩的掌控就像老厨师掂勺——全凭经验，搞出来的作品有灵魂。但缺点也明显：一个5分钟短片能让团队秃头三个月，烧钱速度堪比我的显卡挖矿，普通人根本玩不起。 AI动画好比3D打印机，优势就俩字——真香！去年我用Stable Diffusion试过，输入'赛博朋克雨中打斗'，啪一下生成200张概念图，搁以前够画师肝一周。现在AI还能自动补中间帧，渲染速度比我编译代码还快。但问题也很真实：生成的角色经常出现六根手指的克苏鲁画风，动作戏像喝了假酒，剧情？不存在的，AI现在编故事的水平还不如我写的bug注释。 程序员视角的暴论： 量产垃圾内容选AI（比如短视频流水线），打造艺术品还得靠人AI最适合当工具人：自动上色/渲染背景/批量处理，把画师从脏活累活里解放目前AI最大的瓶颈不是技术，是版权问题——用全网数据炼出来的丹，法律上全是雷传统动画团队现在不会用AI，就像当年拒绝PS的画家，迟早被卷死 举个栗子：去年我们帮动画公司搞了个AI辅助系统，原画师画个草稿，AI自动生成三种上色方案，还能把2D线稿转3D模型。原本要3天的活现在3小时搞定，但关键分镜和人物设计还是得人类把控。这就好比自动驾驶——AI负责把车开直，人类决定往哪拐弯。 说到底，传统动画是匠人手艺，AI是生产力工具。就像电吉他没淘汰小提琴，两者完全能共存。最怕的是既不用AI增效，又守不住传统优势的中间派，那可真要成时代的眼泪了。
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  • 回答了问题 2025-02-26

    2025 年 AI 产业会迎来全面爆发吗？

    作为一名程序员，我对AI的爆发既期待又焦虑。从代码生成器到GitHub Copilot，咱们早就被AI包围了。到2025年，我估摸着这几个变化最实在： 摸鱼神器升级：现在的低代码平台还能看到代码结构，未来怕是要直接对着需求文档念咒语，AI自动生成完整项目。产品经理改需求？直接让AI重新编译一遍就行。 祖传代码考古：接手二十年前的老系统不用愁，AI不仅能逆向工程，还能用文言文给你写注释。遇到上古Bug，AI穿越时空跟当年程序员对线。 说正经的，AI爆发不爆发不重要，重要的是咱们得保持'活到老学到老'的劲头。哪天要是AI真能自己写AI了，咱就转行去搞AI心理学，专门给得了抑郁症的神经网络做心理咨询。
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  • 回答了问题 2024-11-21

    AI宠物更适合当代年轻人的陪伴需求吗？

    可能会愿意尝试养一只AI宠物。 我觉得基本满足，提供满满的情绪价值，AI宠物可以通过语音、文字等方式与用户进行互动，提供基本的陪伴功能。AI宠物可以提供游戏、故事讲述等娱乐内容，增加用户的乐趣。AI宠物还可以根据用户的喜好和行为进行学习和调整。
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  • 回答了问题 2024-11-21

    AI客服未来会完全代替人工吗？

    有啊，比如生活中的AI客服体验 在线购物：在电商平台购物时，经常通过聊天窗口咨询商品信息、物流情况等。银行服务：通过银行官网或手机APP咨询账户信息、贷款政策等。 暂时应该是不会，未来也有很大可能不会，因为 1.复杂问题处理能力有限：对于复杂的、需要情感理解和判断的问题，AI客服可能无法有效解决。2.缺乏人性化：AI客服缺乏人与人之间的互动和情感交流，用户体验可能不如人工客服。3.技术限制：当前技术尚无法完全模拟人类的思维和表达能力。
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  • 回答了问题 2024-11-15

    当AI频繁生成虚假信息，我们还能轻信大模型吗？

    数据清洗和质量控制高质量训练数据： 使用经过严格筛选和验证的高质量数据进行模型训练。去除低质量、不准确或带有偏见的数据。数据标注： 对训练数据进行详细的标注，确保数据的准确性和可靠性。使用专家或专业机构进行数据标注，提高数据质量。 模型训练和调优正则化技术： 使用正则化技术（如 L1、L2 正则化）来防止模型过拟合，减少生成虚假信息的可能性。对抗训练： 采用对抗训练方法，通过生成对抗网络（GANs）等技术，提高模型的鲁棒性和准确性。多模态训练： 结合多种数据类型（如文本、图像、视频等）进行多模态训练，提高模型的综合判断能力。
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  • 回答了问题 2024-11-15

    “云+AI”能够孵化出多少可能？

    1. 云计算将朝着哪个方向进化？ 云计算的发展趋势可以总结为以下几个方向： 多云和混合云： 企业越来越多地采用多云和混合云策略，以避免供应商锁定，提高灵活性和安全性。多云管理平台和工具将变得更加成熟，帮助企业更高效地管理和优化多云环境。 边缘计算： 随着物联网（IoT）和5G技术的发展，边缘计算将成为云计算的重要补充。边缘计算可以减少延迟，提高数据处理速度，适用于实时数据分析、自动驾驶等场景。 无服务器计算： 无服务器计算（Serverless）将继续发展，使开发人员能够更专注于业务逻辑，而无需管理底层基础设施。无服务器架构将更加成熟，支持更多的应用场景和更高的性能要求。 安全性和合规性： 随着数据泄露和网络安全威胁的增加，云计算的安全性和合规性将变得更加重要。云服务商将提供更强大的安全解决方案，包括数据加密、身份验证和访问控制等。 自动化和智能化： 云计算将更加依赖自动化和人工智能技术，实现资源的动态分配和优化。自动化运维和智能监控将成为标准实践，提高系统的可靠性和效率。 2. 大模型和AI应用，能否成为云服务商的第二增长曲线？ 大模型和AI应用有很大的潜力成为云服务商的第二增长曲线，原因如下： 市场需求增长： 随着企业数字化转型的加速，对AI和机器学习的需求不断增长。大模型和AI应用可以帮助企业在多个领域（如客户服务、市场营销、供应链管理等）提升效率和创新能力。 技术成熟度提高： 大模型和AI技术的成熟度不断提高，使得更多企业能够实际应用这些技术。云服务商可以提供预训练模型和定制化的AI服务，降低企业的技术门槛和成本。 生态系统的完善： 云服务商可以构建完善的AI生态系统，包括数据集、开发工具、算法库和社区支持。通过合作伙伴和开发者社区，云服务商可以提供更多样化的AI解决方案和服务。
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  • 回答了问题 2024-09-12

    99元云服务器，你最pick哪种新玩法？

    1.之前看见搞活动ecs一年才99，果断下单买了，到现在差不多使用快半年了，说说我的使用感受。刚开始完全没玩过云服务器，对阿里控制台也很陌生，完全不知道怎么弄，我就在官网找操作手册，终于让我在实验室发现了小白快速上手的教程（https://developer.aliyun.com/adc/scenario/410e5b6a852f4b4b88bf74bf4c197a57?spm=a2c6h.13858375.devcloud-scene-list.3.29fa4090YZTCUf），教程清晰明了，跟着教程一步步做就完事了。成功连接上ECS之后，就和自己本地虚拟机一样一样的，可以开心的玩耍了。也就是因为看了实验室的教程，帮我少走了很多弯路，之后我就一直泡在实验室，沉迷于各种于ECS相关的实验操作，简直是一发不可收拾，一天不练浑身难受，哈哈哈。别的不知道，但是实验室的体验真的是太棒了，只要你有一台ECS，可以做很多有趣的事。所以这99块钱花的是真值，性价比拉满，不管你是运维，开发，网络还是干嘛的，都非常推荐你来体验！
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  • 回答了问题 2024-06-22

    分享AI代码助手的使用体验

    在处理日常开发任务时，通义灵码能够快速理解我的需求并提供准确的代码片段，无论是复杂的算法实现还是常规的接口开发，都大大减少了我手动编写代码的时间，让我能更专注于业务逻辑和系统设计。通过其智能建议，我在代码重构和优化方面也受益匪浅。通义灵码能够识别出潜在的性能瓶颈或不规范的编码实践，并提出改进方案，这有助于我维护高质量的代码库。
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  • 回答了问题 2024-06-19

    你知道APP是怎么开发的吗？

    1、开发APP首先得确定你的应用想法，然后选择合适的开发平台，比如iOS用Swift或Objective-C，Android用Java或Kotlin。设计界面，编写代码实现功能，进行反复测试调整。完成后，将APP打包成指定格式，比如iOS的是.ipa文件，Android的是.apk文件。发布到应用市场，比如苹果App Store需要申请开发者账号，遵循指南提交审核；Google Play也类似，上传APK，填写应用信息，等待审核。国内安卓市场则需分别向各个市场提交，像华为、小米、OPPO等都有自己的流程。 2、在阿里云上一站式开发App，体验挺便捷的。你可以利用云开发平台从零开始构建项目，享受云端编码、协作的优势。测试阶段，有专门的测试服务帮助你发现并修复问题。运维方面，云服务自动扩展、监控报警等功能让应用稳定运行。运营时，数据分析工具助你理解用户行为，指导产品迭代。整体来说，资源集中，操作流畅，能有效提升开发效率和应用质量。
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  • 回答了问题 2024-06-19

    如何提高企业的业务稳定性？

    、降低日常业务中断的风险，可以通过以下几个方面来实现： 高可用架构设计：采用冗余系统设计，如主备切换、集群部署等，确保单点故障不会影响整个服务。滚动发布与蓝绿部署：在不停机的情况下更新应用，通过逐步替换旧版本服务实例为新版本，或者同时运行两个版本并逐步切流，减少停机发布带来的风险。完善的监控与告警系统：实时监控系统性能和健康状态，一旦发现异常立即触发告警，以便快速响应处理。灾难恢复计划：制定详尽的数据备份和恢复策略，包括异地备份，确保在数据中心级故障时能够快速恢复服务。服务器与硬件维护：定期对服务器进行维护检查，包括硬件检测、软件更新、散热管理等，避免因硬件故障导致的停机。电源与网络冗余：在数据中心选址时考虑电力供应的稳定性，并建立多路径网络连接，减少因电力中断或网络故障引起的中断。人员培训与演练：定期对运维团队进行故障应急处理培训，通过模拟故障场景提升团队应对突发事件的能力。 2、提升应用服务的负载均衡能力的方法包括： 使用负载均衡器：部署硬件或软件负载均衡器（如Nginx、HAProxy、ALB等），根据预设规则智能分配请求到不同的后端服务器，平衡各服务器的负载。动态扩展资源：利用云服务提供商的弹性伸缩功能（如AWS Auto Scaling、阿里云ECS Auto Scaling等），根据业务负载自动增加或减少服务器实例。优化应用代码：优化应用内部逻辑，减少不必要的计算和数据库查询，提升单个服务器的处理能力。缓存策略：合理使用缓存技术（如Redis、Memcached等），减轻数据库压力，加速数据读取速度。分布式架构：采用微服务架构，将应用拆分成多个独立服务，每个服务可以根据需要单独扩展，提高整体的灵活性和负载能力。会话持久化管理：实现会话的集中管理或跨服务器共享，避免用户请求因会话绑定而必须路由到特定服务器，提高负载均衡的效率。健康检查与自动剔除：负载均衡器应具备健康检查功能，自动识别并剔除不健康的后端服务器，确保流量只分配给正常工作的实例。
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  • 回答了问题 2024-06-19

    函数计算一键部署ComfyUI绘画平台的优势有哪些？

    我认为一键部署ComfyUI绘画平台的优势主要有：一是函数计算FC支持快速部署应用程序，无需管理服务器等基础设施，使得ComfyUI平台能够迅速上线，大大缩短了从配置到使用的周期。二是简化运维，函数计算FC免去了服务器维护、操作系统升级、容错处理等繁杂的运维工作，开发者可以更加专注于业务逻辑和创新，提高开发效率。
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  • 回答了问题 2024-06-19

    你是如何使用AI集成工具提升工作效率的？

    你是如何使用AI集成工具提升工作效率的？ 对我来说，撸代码最频繁使用的就是通义灵码了，简直就是开发利器，经常用它来调试修复Bug,灰常好用~ 总结一下，通义灵码作为我日常编程的得力助手，其强大的实时续写、代码生成与解释功能，让我在面对复杂逻辑或调试顽固Bug时游刃有余。无论是快速构建原型还是深入代码细节进行优化，它都如同一位资深队友，提供精准的建议与解决方案，大大提升了我的开发效率与代码质量，实在是编程征途中的“瑞士军刀”，不可或缺。
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  • 回答了问题 2024-06-17

    2024过半，AI技术发展到哪个阶段了？

    比如说，在医疗健康领域，2024年AI的发展真的是让人眼前一亮。想象一下，张阿姨最近总是觉得胸口有点不舒服，以往这种情况下，可能得预约、排队、做一堆检查才能找医生详细聊聊。但现在不同了，有些医院和健康平台上，AI已经能够通过分析张阿姨的体检报告、遗传信息，甚至日常穿戴设备收集的生理指标，初步评估她的心脏健康状况，给出可能的风险预警和初步建议。如果需要，还会智能匹配最适合她的专家医生。这样一来，不仅看病效率大大提高，还让疾病预防和管理变得更为主动和个性化。这简直就是把“治未病”的理念用高科技手段落到了实处，对吧？AI在医疗领域的这一波操作，可以说是真正意义上地在为我们的健康保驾护航。
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  • 回答了问题 2024-06-11

    二维码全球每天使用量达 100 多亿，会被用完吗？

    想象一下，二维码就像是一扇神奇的门，只要用手机扫一扫，就能瞬间从现实世界跳转到互联网上的某个角落，获取信息或者开始一段互动。那么，这些小方块组成的神秘矩阵是如何诞生的呢？ 其实，创造二维码有点像是在做一道特别的密码题。首先，你需要决定想要通过这个二维码传达的信息，比如网址、名片信息或者是支付指令。然后，用专门的软件就像是一个“加密大师”，把这些信息转换成黑白相间的图案。这个过程涉及到了一系列复杂的算法，但对用户来说，通常是点击几下鼠标就能完成的简单操作。 至于二维码会不会用完这个问题，我们可以放心地说，几乎不可能。因为二维码的容量超级大，比方说最常见的QR码，它能存储的信息量可以从几十个字符到几千个字符不等，这相当于一个小短文的长度了。而且，二维码的设计非常灵活，可以根据需要调整大小和复杂程度，也就是说，它的“变种”几乎是无限的。 打个比方，如果说电话号码和网络域名像是城市里的门牌号，数量有限，可能会出现“一位难求”的情况，那么二维码就像是沙滩上的沙子，数量庞大到我们几乎不用担心会用完。所以，尽管每天有上百亿次的使用，二维码的资源还是相当充足的，足够我们在这个数字时代畅游无阻。
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  • 回答了问题 2024-06-08

    阿里云主力模型直降97%，两百万Tokens进入一元时代，对AI行业有哪些影响？

    关于大模型降价潮，我认为这是一个积极的信号，它意味着更多的企业和开发者能够以更低的成本使用这些强大的工具。对于AI应用的爆发来说，这无疑是一个加速器，因为更低的门槛将鼓励更多的人尝试和使用AI技术，从而推动整个行业的发展。 从企业财务管理角度来看，大模型的降价可以降低企业的运营成本，使得企业在进行AI项目时能够更加灵活地分配资源。同时，随着AI技术的普及，企业可能会发现新的商业模式和收入来源，这对于企业的长期发展是非常有利的。
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  • 回答了问题 2024-06-08

    图像生成技术飞速发展，我们距离个人化艺术创造的旅程还有多远？

    作为一名游戏原画师，我希望图像生成类应用具备以下功能： 风格迁移：能够将现有的艺术作品或照片转换成不同的艺术风格，如卡通、油画、水彩等。 角色设计：提供丰富的角色部件库，支持自定义组合和编辑，快速生成独特的游戏角色。 场景生成：根据提供的关键词或参考图片，自动生成游戏场景的草图或详细设计。 纹理生成：能够创建逼真的材质纹理，用于贴图和模型表面。 动画辅助：提供基本的动画工具，帮助设计简单的角色动作和表情。 智能优化：在保持视觉质量的同时，自动优化图像大小和细节层次，以适应不同平台的需求。 版本控制：支持保存和管理多个版本的图像设计，方便回溯和比较。 协作功能：允许多个用户同时在线工作，共享和评论设计草稿。 一键导出：支持将生成的图像直接导出为多种格式，包括游戏引擎专用的文件格式。 教育资源：内置教程和学习资源，帮助用户提高绘画和设计技能。
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  • 回答了问题 2024-06-06

    canal-server启动报错create connection RuntimeException

    可能是数据库的连接数已经达到上限，检查数据库的最大连接数设置，适当调整下看看。
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  • 回答了问题 2024-06-06

    你的编程能力从什么时候开始突飞猛进的？

    以前只做后端，自从做了全栈开发，接的第一个活儿，那一个月让我的开发能力蹭蹭蹭的往上涨，但加班熬夜也多，头发都秃了。
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  • 回答了问题 2024-05-30

    一条SQL语句的执行究竟经历了哪些过程？

    首先，程序会将SQL语句分解成一个个有效的词汇符号（tokens），例如关键字、标识符、运算符等。然后根据抽象语法树生成执行计划的框架，这个阶段可能还会涉及到参数化查询的处理，即将SQL中的变量占位符替换为实际值。接着DBMS会评估多种执行计划的成本（如I/O成本、CPU成本），这些计划代表了不同的数据访问路径和操作顺序。按照优化后的执行计划，DBMS开始执行各个操作，这可能包括读取数据、筛选、排序、聚合等。最后将查询结果按照SQL语句要求的格式组织起来，如选择特定列、分组、排序等。执行完毕后，DBMS会释放所占用的资源，如内存、锁等，确保系统的稳定运行和资源的有效复用。
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