行十三_社区达人页

作为一个外行人，我们或许不太了解GPT-4o背后的技术细节，但我还是可以感受到它所带来的震撼和机遇。 GPT-4o的超高速语音响应能力和多模态交互革新，让我们可以想象到，未来与智能设备的交流将变得更加流畅自然。例如，在智能家居领域，我们可以通过简单的语音指令，快速控制家中的灯光、空调等设备，享受更加便捷的生活。 同时，GPT-4o的免费使用政策，为众多创业者和开发者提供了广阔的舞台。他们可以利用这一先进技术，开发出各种创新应用，满足人们日益增长的需求。比如，在教育领域，开发者可以创建出能够与学生进行智能对话的虚拟教师，为学生提供个性化的学习指导。 当然，随着AI技术的广泛应用，我们也需要关注其安全性和可解释性。但无论如何，GPT-4o的发布无疑为国内大模型行业带来了前所未有的机遇。我们可以期待，未来将有更多的企业和个人抓住这些机遇，共同推动AI技术的发展，让我们的生活变得更加美好。

这个比较有意思。我看了不少人的分析及答案。我还是从原因说起。当产品经理提出需求变更时，程序员可能会感到担忧或害怕，可能有以下几个原因： 稳定性风险：一旦代码被编写和测试完成，任何大的改动都可能引入新的错误或问题，破坏系统的稳定性。程序员需要花费额外的时间和精力去重新测试和调整，以确保变更不会对整个系统产生负面影响。时间压力：项目通常都有明确的时间表，如果产品经理在开发过程中提出新的需求或修改已有需求，程序员可能需要在已经很紧张的时间表内进行调整，这会导致工作压力增大。沟通成本：理解并准确实现新的需求需要产品经理和程序员之间进行深入的沟通和交流。如果沟通不畅或理解有误，可能会导致返工，进一步增加工作量。技术挑战：新的需求可能涉及新的技术或复杂的逻辑，程序员需要学习和研究相关技术，这可能会超出他们现有的知识范围，带来技术挑战。 假设一个电商平台正在开发一个全新的订单系统。当开发进入尾声时，产品经理提出一个需求变更：在订单详情页面添加一个“分享到社交媒体”的功能。这个变更看似简单，但实际上可能对系统产生不少的影响。

图像处理这种场景，我确实没有做过。以我对Serverless的了解来推断，它在图像处理的场景应该会有非常亮眼的表现。 首先，对于不熟悉技术细节的行外人员来说，Serverless架构最直观的优势可能就是其“无需管理服务器”的特点。在传统的计算服务模式下，企业和开发者需要自行购买、配置和维护服务器，这不仅涉及到大量的资金投入，还需要专业的技术团队进行日常运维。 其次，Serverless架构具有出色的弹性伸缩能力。在图像处理这样的应用中，计算资源的需求往往是波动性的，有时需要处理大量的并行任务，有时则可能处于空闲状态。 还有就是安全性能了，阿里云会为Serverless服务提供一系列的安全保障措施，包括数据加密、访问控制、安全审计等，确保用户数据的安全性和隐私性。 有时候，我们在想Serverless架构是什么？简单来说，就像我们平时用电不用操心发电厂怎么运作一样，Serverless就是让我们用计算资源时，不用操心服务器的事儿。再说图像处理这种工作，有时候需求量大得惊人，有时候又可能闲得慌。传统的服务器配置哪跟得上这种节奏啊？但Serverless就能，它可以根据你的实际需求，自动增减计算资源。这样既不会浪费钱，又能确保在需要的时候有足够的计算能力。

结合我自己来说吧，我最早是做java研发。刚开始学的时候，觉得Java语法挺繁琐的，但当我真正掌握了面向对象编程（OOP）的概念后，感觉整个世界都清晰了。在Java里，OOP可不是闹着玩的。封装、继承、多态，这些概念一开始让我觉得头晕目眩，但一旦搞明白了，写代码就像搭积木一样简单。我可以把相关的代码封装成一个类，然后让不同的类之间互相协作，这样写出来的程序不仅结构清晰，还容易维护。 还有就是Java里的集合框架！ArrayList、HashMap这些常用的数据结构，一开始用起来觉得挺顺手的，但当我深入学习它们的实现原理后，简直被惊艳到了。原来，这些数据结构背后还有这么多巧妙的设计和优化，怪不得Java的性能这么强。还有，Java的生态系统也是超级强大的。Spring、Hibernate这些框架，简直就是开发者的福音。用它们来开发Web应用，简直不要太方便。而且，Java社区还特别活跃，遇到问题总能找到人帮忙解决。

在全行业数字化转型的浪潮下，事件驱动架构（EDA）的火爆，真的可以说是顺应了时代的潮流啊。Gartner都说了，EDA可是年度十大技术趋势之一，新型数字化商业解决方案里，有60%都采纳了EDA架构，这足以看出它的火爆程度了。为啥EDA在云时代背景下又火了呢？我觉得啊，主要还是因为它太适合现在的业务需求了。在数字化时代，企业面临着海量的数据和复杂的业务流程，传统的架构模式已经跟不上这种快节奏的变化了。而EDA呢，它能实时地响应和处理各种事件，让企业的业务更加敏捷和灵活。 EDA的弹性大、降低延迟这些优点，也让它在处理大规模、高并发的事件时表现得游刃有余。在云环境下，EDA可以通过优化性能，提高系统的可扩展性和资源利用率，让企业的业务更加高效和稳定。

从保障企业数据安全的角度来看，我更加倾向于选择NAS作为主要的存储解决方案。NAS实现了数据的本地私有化存储，确保数据始终位于企业可控的物理环境中。相比于依赖第三方服务商的网盘存储，NAS减少了数据在传输和存储过程中被外部势力窃取或篡改的风险。对于注重信息安全和隐私保护的企业而言，这种本地化的存储方式无疑更加可靠和安全。NAS在数据传输方面具有显著优势。在企业内部网络中，NAS能够实现高效、稳定的数据传输，确保企业能够迅速访问和处理所需数据。这种高效的数据传输性能有助于提升企业的业务响应速度和运营效率。NAS还具备高度的可定制性。企业可以根据自身的业务特点和需求，选择适合的NAS设备和存储方案，并进行个性化的配置和管理。这种灵活性使得NAS能够更好地适应企业的特定需求，为企业的数据安全提供更加全面的保障。

最近阿里通义千问的技术升级可真让人眼前一亮啊！他们不仅向所有人免费开放了1000万字的长文档处理功能，还一跃成为全球文档处理容量第一的AI应用。这不仅仅是一个数字上的突破，更代表着阿里在人工智能领域的深厚实力和技术创新能力的展现。这次技术升级给我留下了深刻的印象。首先，它展示了人工智能技术在文档处理方面的巨大潜力。以前，处理大量文档可能需要耗费大量的时间和精力，但现在有了通义千问，这一切都变得轻而易举。它能够快速分析文档，提取关键信息，大大提高了我们的工作效率。其次，这次技术升级也反映了阿里对用户体验的高度重视。他们不仅仅满足于技术的突破，更注重将技术应用到实际场景中，为用户提供更好的服务。

说起这个通义千问写代码。我没有自己搭建改过。但是我最近体验了通义灵码，用它来写代码和跑代码的功能。说实话，一开始还有点小期待呢。你告诉它你想要实现的功能，它就能帮你生成相应的代码，这种感觉真的挺神奇的。 不过，就像你说的，有时候通义灵码生成的代码可能会曲解我们的需求。我遇到过几次这样的情况，明明我描述得很清楚，但它给出的代码就是和我预期的不太一样。这时候，我就得花点时间去调整和优化。 为了优化这种情况，我会尽量把自己的需求描述得更具体、更明确，减少可能的歧义。同时，我也会多看几遍它生成的代码，理解它的思路，然后在此基础上进行修改和调整。有时候，虽然它给出的代码不是完全符合预期，但其中也有一些值得借鉴的地方。 通义灵码在编程方面的潜力还是挺大的。对于我们这些开发者来说，也是个不错的辅助工具。

其实吧，程序员写代码这事儿，真的挺难一次性就做到完美无瑕的。你想啊，咱们编程就像是在搭建一个复杂的积木城堡，有时候你搭着搭着，突然发现少了一块积木，或者那块积木形状不对，这都得回头去找啊改啊。 设计的时候想得再全面，实际操作中总会有那么些小意外。可能是个小小的语法错误，也可能是个没考虑到的边界条件。这些都得在写代码的过程中一点点发现，一点点修正。 软件这东西是给人用的，人的需求总是会变的嘛。客户突然说这里要改一下，那里要加个功能，那之前写的代码肯定得跟着变啊。 程序员写代码，真的是个反复迭代、不断修正的过程。别看有时候改个bug就得花好长时间，但这样出来的代码才更稳定、更靠谱啊。这也是为啥咱们得投入那么多时间和精力在后期的调试和维护上啦。

对于龙蜥和英特尔可能带来的惊喜，我希望能看到以下几个方面： 更高效的云原生和容器解决方案：随着云计算的不断发展，云原生和容器技术已经成为重要的趋势。我期待龙蜥和英特尔能共同提供更高效、更稳定的云原生和容器解决方案，帮助开发者更轻松地构建和管理云上应用。更强大的AI计算能力：随着AI技术的快速发展，对于强大的AI计算能力的需求也在不断增加。我期待龙蜥和英特尔能共同提供更强大、更高效的AI计算能力，推动AI技术的发展和应用。更深入的开源社区合作：开源社区是推动技术创新和发展的重要力量。我期待龙蜥和英特尔能更深入地参与开源社区的合作，共同推动开源软件的创新和发展。

【阿里云开发者】1.你认为它会对哪些行业带来显著变化？我觉得Sora这类AI视频生成技术，肯定会对很多行业产生大影响。首先，对于那些经常需要制作视频的行业，比如广告、媒体、电影制作等，肯定是大利好。有了Sora，他们可以快速生成多种视频方案，提高效率，还能节省不少成本。其次，对于个人创作者来说，也是一个很好的工具。以前，制作视频可能需要专业的技能和设备，现在有了Sora，普通人也能轻松创作出有趣的视频。 2.如果有机会使用Sora创作你的第一个AI短视频，你希望它帮你生成什么样的内容呢？如果我有机会使用Sora创作我的第一个AI短视频，我希望能帮我生成一个关于未来城市的短片。我想象中的未来城市，高楼大厦、飞车穿梭，人们和机器人和谐共处。我希望能看到这样的画面，科技感满满，又充满想象力。我还希望它能帮我生成一个关于虚拟爱情的短片。想象一下，你有一个完美无缺的恋人——他（或她）不仅长相出众，性格迷人，而且总能理解你、支持你，与你分享生活的点滴。 3.生成式AI目前还存在哪些待解决的关键问题？可以从技术层面、伦理道德层面来讨论。生成式AI虽然厉害，但还存在一些问题。从技术层面来说，生成的视频虽然画面逼真，但有时候内容可能不够准确或者合理，需要人工进行后期调整。另外，AI的创意性还有待提高，目前主要还是基于已有的数据进行生成，缺乏真正的原创性。从伦理道德层面来说，AI生成的内容可能会涉及到版权、隐私等问题，需要制定相关的法律法规来规范。

未来AI还能在内容创作领域带来什么新的突破？ 我个人觉得在24年AI技术将在内容创作内容创作领域会展现主要趋势：其一：内容个性化推荐：AI技术将根据用户的观看历史和偏好，为他们推荐更加个性化的短视频内容，提高用户粘性和观看体验。其二：视频制作自动化：AI可以辅助自由职业者进行视频剪辑、特效添加和音频处理等工作，提高视频制作效率和质量。其三：虚拟主播和角色生成：利用AI技术，自由职业者可以创建虚拟主播或角色，与他们进行互动，为观众带来全新的观看体验。其四：内容质量评估：AI可以评估短视频的质量、创意和观众反馈，为自由职业者提供有价值的反馈和建议，帮助他们改进和提高。 再加上最近非常火爆的Sora（OpenAI发布首个文生视频模型），不久的将来应该会带来更大的改变，推动着AI的前进。

你认为ACK AI 助手能够有效降低K8s 的运维复杂度吗？ 当然，我坚信ACK AI助手能够有效降低K8s的运维复杂度。主要有几点原因。首先，它作为国内首家云原生容器场景的原生AI产品，已经显示出了其前瞻性和创新性。其次，通过大模型增强智能诊断，它能够对K8s环境进行深度分析，自动发现潜在问题，并给出提示和建议，这无疑大大减轻了运维人员的工作负担。再者，随着AI技术的不断进步，我相信ACK AI助手的智能诊断能力会越来越强大，能够处理更多更复杂的问题。 不管怎么说，我了解的阿里ACK AI助手不仅是一款产品，更是一种解决方案，它用AI技术解决了K8s运维中的痛点，让运维变得更加简单、高效。非常期待它能够在实际应用中发挥出更大的价值，为更多的企业和开发者带来便利。

1、对于院士点赞国产数据库，我认为这体现了中国数据库技术的进步和发展得到了国际认可。随着数字化时代的到来，数据库作为数字化的基础设施，其重要性不言而喻。而国产数据库的崛起，不仅有助于提升国内数字化水平，也在全球范围内展现了中国数据库技术的实力和影响力。 这一行业的前景非常广阔。随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，数据库技术也在不断演进和变革。未来，数据库将更加智能化、高效化、安全化，同时也会出现更多新的数据库形态和应用场景。因此，数据库行业将继续保持高速发展，涌现出更多的创新和机遇。 2、中国在数据库领域正在赶超世界先进水平，这意味着我们在数据库技术方面取得了重要的突破和进展。随着国内数据库产业的不断发展，我们的技术实力和创新能力得到了显著提升，开始在国际市场上崭露头角。这对于中国数据库产业的发展具有重要意义，也为中国数字经济的快速发展提供了强有力的支撑。 数据库产业的突破意味着我们在全球数据库技术竞争中取得了领先地位，开始具备与国际巨头竞争的能力。这不仅有助于提升中国的国际地位和影响力，也将带动国内相关产业的发展和升级，为数字经济的蓬勃发展注入新的动力。同时，这也意味着我们将有更多机会参与国际技术交流与合作，推动全球数据库技术的创新和发展。

话题一：你认为 AI 编码助手真的能提效吗？请大致说下你的理解。 从我个人以及我们团队的实际经验来看，AI编码助手确实能够提高开发效率。我们最近的一个项目是一个移动应用的开发，由于应用的功能比较复杂，涉及到的代码量也比较大，因此开发过程中需要处理大量的重复性工作，如数据结构的创建、API接口的调用等。 在这个项目中，我们使用了AI编码助手来辅助开发。通过AI编码助手的自动补全和代码优化功能，我们大大减少了重复性工作的时间和精力。例如，在处理数据结构时，AI编码助手能够根据我们的需求，自动生成符合规范的代码模板，让我们能够更快地完成数据结构的定义和实现。同时，AI编码助手还能在代码中自动识别和标注潜在的错误，使我们能够快速定位和修复问题，减少了后期维护的成本。 此外，AI编码助手还能够帮助我们快速学习和理解新技术。在项目中，我们有时需要使用到一些新的技术或框架，而学习和掌握这些新技术需要花费大量的时间和精力。通过AI编码助手的代码学习功能，我们可以快速了解和掌握这些新技术，从而更加高效地实现项目的需求。 当然，AI编码助手并不是万能的。在解决一些复杂问题或创新性工作时，人类开发者的思考和创新能力仍然是无法替代的。因此，在开发过程中，我们并没有完全依赖AI编码助手，而是将其作为辅助工具来使用。通过合理地利用AI编码助手，我们能够更加高效地完成项目开发，同时也能够更好地发挥人类开发者的优势和创新性。 从我们团队的实际经验来看，AI编码助手确实能够提高开发效率。通过自动补全、代码优化、错误检测等功能，AI编码助手能够帮助我们快速完成重复性工作、减少错误、提高代码质量，从而提升开发效率。在实际项目中，我们可以结合AI编码助手的这些功能来更加高效地实现项目的需求。同时，我们也需要注意到AI编码助手的局限性，并合理利用它们与人类开发者的优势，实现更加高效和创新的软件开发。

独立开发者虽然许多人都梦想成为独立开发者，但我不愿意选择这条道路。我不愿意成为独立开发者有几个原因： 缺乏稳定性：独立开发者需要自己负责寻找项目和客户，这可能导致收入不稳定。有时候可能没有足够的项目来满足生活需要，这让人感到不安定。 面临压力：作为独立开发者，需要承担所有的责任和压力。这包括项目的成功、客户的满意度、自己的收入等等。这些压力可能会让人感到难以承受。 缺乏团队协作：独立开发者需要独自完成所有的工作，缺乏团队的协作和支持。这可能会导致工作效率低下，缺乏创新和灵感。 需要自我管理：独立开发者需要自己管理所有的任务和时间，这需要很强的自我管理能力。如果没有合理的时间安排和工作计划，可能会导致项目延期或者质量下降。 竞争激烈：由于许多人都梦想成为独立开发者，市场竞争非常激烈。要在这个市场上脱颖而出，需要具备独特的技能和创意，这并不是每个人都能做到的。 虽然成为独立开发者看起来非常自由和有吸引力，但也需要面对许多挑战和困难。对于那些不愿意承受这些压力和挑战的人来说，选择其他职业道路可能更加适合。同理，一旦一个人具备以上能力的时候，是可以考虑成为独立开发者。

在数字化世界中，让系统长期维持高性能、高可用性和高稳定性，确实是非常重要的。我的经验是，要达到这个目标，首先要从系统的设计阶段就着手。 设计时，我会尽量选择成熟的、经过大量实践验证的技术和工具，这样可以减少因为技术缺陷导致的系统故障。另外，我还会采用微服务架构，把系统拆分成小的、独立的模块，每个模块都可以独立部署、升级和扩容，这样也可以提高系统的可维护性和可扩展性。 在系统运行过程中，我会定期进行性能测试和压力测试，确保系统能够承受实际业务压力，并且及时发现和解决潜在的性能瓶颈。同时，我还会使用监控工具，实时监控系统的运行状态，一旦发现异常，可以迅速定位和解决问题。 至于“三高”是否真实存在，我认为这要看具体的业务场景。在某些场景下，比如电商平台的秒杀活动，系统的高性能和高可用性是非常重要的，这时候“三高”是真实存在的。但在一些对实时性要求不高的场景下，可能更注重系统的稳定性和可维护性。 如果我是技术负责人，我当然会选择用“三高”来评价系统开发工作。因为“三高”是衡量一个系统是否健康、是否能够长期稳定运行的重要标准。但是，在实际工作中，还需要根据具体的业务需求和场景，综合考虑各种因素，制定出合理的开发策略和维护方案。

向量数据库是一种专门用于存储和处理向量数据的数据库。随着人工智能和机器学习技术的快速发展，向量数据库的应用越来越广泛，尤其在图像搜索、推荐算法等领域表现抢眼。 我简要介绍一下向量数据库的不同使用体验。我曾经在一个图像搜索项目中使用了向量数据库，通过将图像特征转换为向量形式，并在向量数据库中进行存储和匹配，实现了高效的相似内容搜索。与传统的关系型数据库相比，向量数据库在处理高维数据时表现出更高的性能和更低的误差率，为我们的项目带来了更好的用户体验和搜索效果。 向量数据库能够借由大模型引起众多关注，主要是因为它能够高效地处理高维数据，而高维数据在许多人工智能应用中是必不可少的。此外，向量数据库还具有快速匹配相似内容的能力，这使得它在推荐算法、图像搜索等领域具有广泛的应用前景。 我认为向量数据库并不是AI热潮中的昙花一现，而是未来AI时代的重要发展方向之一。随着越来越多的数据被转换为向量形式，向量数据库将在数据存储和处理中发挥越来越重要的作用。因此，我认为向量数据库将是AI时代不可或缺的数据管理工具，具有广阔的应用前景和发展潜力。

1、你都遇到过哪些以为的Bug和实际的Bug有非常大的出入？ 我就拿之前的一个项目来说吧。我记得在慢病管理项目中，我曾遇到过一个有趣的Bug。最初，开发团队在为患者记录血糖数据时发现，同一时间段，同一个用户测量上传的记录的数值总是存在较大的偏差。导致用户经常怀疑我们的产品是不是有问题。经过长时间的调试，始终未能解决。 后来在一次活动中，一名资深的医生使用我们的产品的时候提出，这可能由多个原因产生，一种是用户的操作不当，还有可能是由于血糖测量设备与试纸问题所致。因为在正常情况下，同一个人同一个时间段的测量值是不会相差很大的。 经过详细的排查，发现有些血糖测量设备在连接到测量过程中，由于用户的操作，手拿试纸的动作不标准，导致汗液等物体污染了试纸条，还有就是试纸盒一直打开，没有盖上，导致受潮。但在某些情况下，足以影响数据的准确性。为了解决这个问题，我们也和试纸的生产商沟通，采用了一次性包装的试纸，避免受潮的发生。 这次Bug的发现和解决过程，让我们深刻体会到软件开发中的细致观察和团队协作的重要性。一个看似简单的数据偏差问题，背后却隐藏着非代码产生的bug的真相。 因此，在软件开发中，我们不仅要关注代码和功能的实现，更要关注实际场景中的细节和问题。只有这样，才能确保软件的稳定性和用户体验的优化。

1.你或者你所在的团队一般是如何管理需求流程的？目前团队已经使用云效来管理需求流程。我们通过云效的特性来统一管理需求，确保所有需求都能得到及时更新和跟踪。同时，我们也会在云效上创建任务，分配给相应的成员，并设定截止日期，确保每个需求都能得到妥善处理。 2.你是否曾经遇到过需求流程混乱的问题？你认为主要原因是什么？在我之前的项目中，确实遇到过需求流程混乱的问题。主要原因在于需求变更频繁，而团队成员之间缺乏有效的沟通和协作。另外，没有统一的需求管理工具也使得需求管理变得混乱不堪。 3.你是否使用过如阿里云云效等工具来优化团队的需求流程管理？欢迎分享使用体验。我现在所在的团队已经全面使用了阿里云云效。在使用过程中，我们深刻体会到了云效对于优化需求流程管理的强大功能。云效的需求跟踪功能使得我们可以清晰地看到每个需求的来源、状态和历史变更记录，这大大减少了信息混乱的情况。云效的协同编辑功能使得团队成员可以实时更新和编辑需求，确保了信息的同步和一致性。最后，云效的自动化测试功能减轻了我们的测试负担，提高了测试效率，确保了产品的质量。云效已经成为我们团队不可或缺的需求管理工具，我们强烈推荐其他团队也尝试使用云效来优化他们的需求流程管理。