周周的奇妙编程_社区达人页

多模态音视频交互技术确实带来了极大的便利。 举个简单的例子，在寒冷的冬天早晨，你无需离开温暖的被窝，只需对房间里的智能音箱说一声“打开暖气并调至25度”，系统便会立刻执行命令；或者当你准备出门时，询问AI助手“今天的天气怎么样？”就能获得最新的气象预报，甚至还能根据天气情况建议是否需要携带雨具。这种即时性和互动性极大地简化了日常生活的许多琐事，让人们可以更专注于更重要的事务。 多模态音视频交互不仅仅局限于简单的语音指令处理，它还结合了视觉元素，如面部识别、手势控制等，进一步丰富了人机交流的方式。这意味着用户可以通过更加自然的动作来与设备互动，比如用手势调整电视音量或切换频道，而不再依赖于遥控器。此外，对于老年人或行动不便的人来说，这项技术提供的无障碍访问特性尤为重要，因为它降低了使用门槛，提高了独立生活的能力。 而随着技术的不断成熟和完善，我们几乎可以预见一个多模态音视频交互无处不在的世界。家庭中每一个角落都可能成为智能交互的一部分：冰箱会告诉你食材何时过期，并推荐食谱；镜子可以在你化妆时播放新闻或音乐；汽车则能理解你的意图，自动规划最优行驶路线等等。。。 所以，它不仅仅是科技的进步，更是生活方式的一次革新

先说结论，目前来看AI家教局限性还是很大，还需要很长的时间去完善，但是这段差距确实是可以逐步缩短的。 当前的智能学习机已经展示了AI在个性化学习方面的潜力。它们利用自然语言处理（NLP）技术和机器学习算法分析学生的学习习惯、进度以及弱点，从而为每个学生制定出独一无二的学习路径。此外，许多智能学习机还集成了语音识别功能，使得人机交互变得更加直观和友好，模拟了传统课堂教学中的对话场景。 但是，距离实现真正的“AI家教”仍然存在很大难度。 首先，理解并响应人类情感是迈向“AI家教”的关键一步。现有的智能学习机大多缺乏对情绪的理解能力，无法感知到学生是否感到沮丧、焦虑或者兴奋。一个理想的“AI家教”应该具备高度的情感智能，可以识别学生的情绪变化，并据此调整教学策略，例如当发现学生注意力不集中时，适时地提出激励的话语或改变讲解方式来重新吸引他们的兴趣。这种深层次的情感交流要求AI系统不仅要能听懂话语的意思，还要能够捕捉语气、表情等非言语信号，而这对于目前的技术来说是一个不小的难题。 其次，知识传授与实际应用之间的桥梁尚未完全搭建起来。“AI家教”不仅要教会学生书本上的理论知识，更重要的是引导他们将所学应用于解决现实问题。这意味着AI需要拥有广泛的知识库并且能够灵活运用这些信息进行推理和判断。虽然现代AI已经在特定领域内展现出强大的推理能力，但要达到全面理解和跨学科综合运用的程度还需要更多的时间和技术突破。同时，为了让孩子们更好地适应未来社会的需求，“AI家教”还需培养其批判性思维、创造力和社会责任感等软技能，而这些都是现有技术难以直接提供的。 最后最关键的一点是，如何能够确保AI生成的真实性和有效性呢？万一碰到像大模型投毒之类的安全问题，毁掉的就是一代人了。

基于阿里云文档智能和RAG快速构建企业'第二大脑' 引言 在数字化转型的大背景下，企业面对着前所未有的数据洪流，其中文档资料占据了相当大的比重。然而，传统的文档管理方式往往存在诸多不足之处：手动分类耗时耗力，查找信息效率低下，难以跨文档进行关联分析等问题日益凸显。随着业务的快速发展，企业迫切需要一种高效的手段来管理这些文档，并从中提炼出有价值的信息。正是在这种背景下，文档智能与检索增强生成（RAG）技术应运而生。 文档智能（Document Mind）作为一种先进的文档处理技术，能够自动解析并结构化各种类型的文档内容，而RAG则通过结合文档智能解析的结果，利用检索增强的方式，在回答问题时提供更加精准、上下文相关的答案。这两者的结合，不仅极大地提升了文档管理的效率，还为企业构建了一个智能的知识库，使得信息检索和利用变得更加便捷和智能化。 本文将探讨如何借助阿里云提供的文档智能和RAG解决方案，快速构建起企业专属的“第二大脑”，从而在激烈的市场竞争中抢占优势。 方案地址如下： 文档智能&RAG，让你的AI大模型开启“外挂”之旅 阿里云文档智能 文档智能（Document Mind），基于阿里巴巴达摩院多年技术积累打造的多模态文档识别与理解引擎，为用户提供通用文档智能和文档自学习能力，可满足各种场景下的智能文档处理需求，为大模型数据训练、RAG、知识库问答提供高精度的文档解析能力。 该平台深度融合文字识别、自然语言处理、图像处理、电子文档解析、文档预训练模型等多项技术，对非结构化和半结构化文档进行智能自动化处理，输出处理后的结构化数据，从而简化业务操作流程、提升文档处理效率，帮助企业更准确地进行大模型应用的场景建设。主要能力包括： 结构化解析文档，提取文档中的层级树、版面、表格和字段等元素。 进行文档格式转换，如PDF转Word或Excel、图片转Word或Excel等。 借助自学习工具，自行定义所需抽取的文档信息并训练文档处理模型。 在上述产品地址界面中，我们可以进行在线体验： 此处我以某博士论文为例，采用文档解析（大模型版）来进行解析提取测试： 可以看到，几乎不到10秒钟便完成了对一篇12页论文的解构，速度可谓是极快了。 而后大家也可以尝试其他的诸如PDF转Word、图片转Word、PDF转Excel等，当转换完成后，我们可以进入到控制台面板中： 上面四个功能主要偏向于管理和服务，包括总览、监控统计、服务管理和开通以及能力广场，在此不多赘述。 而下面的通用文档智能处，则是文档智能的实际使用位置（刚才界面是在线体验，此处是实际功能）： 点击下方的上传文档按钮，上传对应格式且符合要求的文件，即可进行在线解析或者格式转换： 不过有时候，使用者的选择困难症又犯了，这些功能能力有重合，哪一个更加合适呢？ 别担心，这里周周先整理一个功能详情说明，介绍一下每个能力的特点： 通过上面我们可以发现，有点模糊不清的实际上是前三个：文档解析大模型版、电子文档解析、文档智能解析，具体见下表： 所以： 如果您需要处理多种文件格式，尤其是图像文件和扫描PDF，并且需要详细的版面信息和高质量的解析结果，推荐使用“文档解析(大模型版)”。 如果您主要处理电子文档，并且需要快速处理大量文件，推荐使用“电子文档解析”。 如果您需要对文档进行深入分析，提取特定的信息，并且对解析结果的准确性有高要求，推荐使用“文档智能解析”。 除这一部分外，文档智能还有一个模块就是OCR文档自学习。 OCR文档自学习，是面向“无算法基础”的企业与个人开发者用户，通过全流程可视化操作，支持用户完成模板配置、数据处理&标注、模型构建&训练、部署发布等操作的一站式工具平台。该平台采用少样本训练、智能预标注，视觉-语义联合学习等前沿AI技术，支持客户低成本实现个性化场景的文档数字化和信息化业务。 该平台目前支持模板和模型两大类任务的自主训练。用户可以通过配置模板或少量标注数据，训练出更满足业务场景需求的AI智能模型。 模板： 自定义KV模板：配置一张模板图片，包括字段信息和规则，无需额外标注其他图片，也无需等待训练，即可完成固定版式票证的自定义字段抽取。 自定义表格模板：配置一张模板表格图片，包括字段信息和规则，无需额外标注其他图片，也无需等待训练，完成固定版式且有框线的单页表格自定义单元格抽取。 模型： 单据票证信息抽取：数据驱动，通过小样本数据标注、训练，实现对版式相对固定的单据、证件、凭证的关键字段进行信息抽取。 表格信息抽取：数据驱动，通过小样本数据标注、训练，实现对版式相对固定的表格、表单的关键字段进行信息抽取。 长文档信息抽取：数据驱动，通过小样本数据标注、训练，实现对多版式、非结构化的长文档关键信息进行抽取。 工具箱： 分类器管理：通过添加关键词、分类数据实现将不同的模板通过一个分类器关联，以实现同一接口接收多类型样本数据实现对应能力的分流与信息抽取。 字段类型管理：支持对字段类型配置，主要针对业务/行业通用属性的字段，用于字段纠错以提升识别准确率或作归一化处理。 下面我们进入到OCR文档自学习中，去详细看看OCR的基本能力 进入到控制台界面，点击应用列表➡开通服务➡创建应用： 此时可以看到免费额度为500，继续点击创建应用： 选择应用类型、应用名称、行业类型，点击确认： 点击开始创建模板： 可以看到如下界面，我们点击上传一张发票照片： 点击下一步，开始框选参照字段： 配置相关的识别字段： 点击模板测试，经测试后发布即可： 此时再点到在线使用，选择刚才创建的模板，上传最新的文件即可： 从上面可以看出，文档智能确实是一款功能强大、高效精准的文档处理工具，特别适合需要处理多种文件格式、进行深度文档分析和自定义模型训练的用户。无论是企业还是个人开发者，都可以通过文档智能提升文档处理的效率和质量，实现业务流程的智能化和自动化。 RAG RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索系统和生成模型的方法，用于增强自然语言处理任务中的信息检索和文本生成能力。在传统的文本生成模型中，如基于Transformer的模型（例如GPT系列或BERT），模型通常是端到端训练的，它从大量的文本数据中学习语言模式，并能够根据给定的上下文生成连贯的文本。然而，这些模型的一个局限性是它们的“知识”截止于训练数据的时间点，并且它们在推理过程中无法访问外部信息源。 RAG模型通过引入一个检索组件来解决这个问题，这个组件能够在生成文本时动态地查询外部的知识库或文档集合。具体来说，当给定一个输入查询或问题时，RAG模型首先使用检索组件从大型文档集合中找出最相关的几个文档片段。然后，这些文档片段与原始输入一起被送入生成模型，以生成最终的回答或输出。这种方法使得模型能够在生成回答时利用最新的、甚至是实时的信息，从而提高了生成内容的相关性和准确性。 RAG的工作流程大致可以分为三个主要步骤：检索、增强和生成。 检索（Retrieval）：当模型接收到一个查询（例如，一个问题）时，它首先使用检索组件查询一个预先建立的大型文档数据库，以找到与查询相关的信息。这一过程通常涉及到将查询文本转换为向量表示，然后在向量数据库中进行相似度搜索，以找到最相关的文档片段。 增强（Augmentation）：检索到的相关文档片段会被整合到生成模型的输入中，作为额外的上下文信息。这样做的目的是为了让生成模型在生成答案时能够参考这些额外的信息，从而提高生成内容的相关性和准确性。 生成（Generation）：最后，生成模型根据整合后的输入生成最终的回答或输出。这一阶段不仅依赖于模型自身的语言生成能力，也依赖于检索到的外部知识的支持。 RAG技术在多种自然语言处理任务中展现了其独特的优势，尤其是在需要广泛背景知识的任务中。常见的应用场景包括： 问答系统（QA Systems）：RAG可以用于构建强大的问答系统，能够回答用户提出的各种问题。它能够通过检索大规模文档集合来提供准确的答案，无需针对每个问题进行特定训练。 文档生成和自动摘要（Document Generation and Automatic Summarization）：RAG可用于自动生成文章段落、文档或自动摘要，基于检索的知识来填充文本，使得生成的内容更具信息价值。 智能助手和虚拟代理（Intelligent Assistants and Virtual Agents）：RAG可以用于构建智能助手或虚拟代理，结合聊天记录回答用户的问题、提供信息和执行任务，无需进行特定任务微调。 这里主要就是利用文档智能和检索增强生成（RAG）结合起来构建强大的LLM知识库，包括清洗文档内容、文档内容向量化、问答内容召回后通过特定的Prompt，提供给LLM足够的上下文信息，以此来满足对于企业级文档类型知识库的问答处理。 基于阿里云文档智能和RAG快速构建企业'第二大脑' 方案原理 通过文档智能（Document Mind）将文档解析为结构化数据，结合语义理解，提取出文档层级树、样式信息以及版面信息，下游将解析的结果数据处理成文档切片，生成切块（Chunk）数据。 架构与部署 用户首先将文档上传至系统，然后文档在云服务器ECS上进行解析，会调用文档智能模块，经过下载、预处理后，进行OCR文字识别、版面分析和表格结构识别等一系列操作，生成DocJson文件会直接进入到百炼平台成为知识库一部分，再经过文档切片和知识索引等，最终实现RAG（检索增强生成）。 一键部署 点击立即部署 选择立即部署 填写名称、选择可用区、ECS实例规格、设置实例密码以及模型应用的密码 进入到百炼平台中，点击个人头像，获取自己的API-Key 复制粘贴到此处，点击下一步 确认配置后，点击创建即可 创建完成后会显示如下： 点击输出，访问该IP： 点击上传文件 回到百炼平台中，可以看到正在解析导入的文件 导入成功后，我们回到刚才界面，点击问答服务，输入知识库名称即可在线问答： 总结 可能因为我个人比较熟悉百炼和阿里其他产品的缘故，完成的过程很顺畅，但是对于小白的话可能有几个位置不那么友好。 第一：哪里去找百炼的API-Key？因为创建时是必须根据key对接到百炼来进行RAG的，假如没使用过百炼或者对百炼不熟悉，就没有办法继续下去了。 第二：解析时的加载界面设计不友好。在解析时，如果点到文档问答后，再返回会发现解析的状态消失了，此时无法确定到底有没有完成，需要进入到百炼中去查看才可。 除去这些外，其他的体验还是不错的，对界面UI稍加设计就会是一个比较好的知识问答系统了 还有一种方式就是，先进入百炼平台中训练自己的企业模型， 之后再结合RAG调用自己训练好的企业模型，食用效果更佳！ 需求和期待 对于多模态RAG的应用场景和技术产品，我期待一个集成化、智能化且安全可靠的解决方案。理想的多模态RAG平台应具备跨模态信息整合的能力，不仅限于文本，还能处理图像、音频和视频等多种格式的数据，并从中提取出有价值的信息。这样的系统需要拥有精准的内容理解和语义匹配功能，不仅能识别关键字或短语，更能深入理解其背后的含义，从而正确地定位和抽取关键信息。同时，为了适应不同行业的独特需求，该平台应当支持高度定制化的服务，用户可以根据自身业务流程选择合适的预训练模型或利用自有数据进行微调训练。安全性也是不可忽视的一环，严格的加密措施和健全的数据访问控制机制确保敏感信息的安全。

随着2024年的日历一页页翻过，我们即将迎来充满希望与挑战并存的2025年。站在这个转折点上，我对即将到来的一年充满了明确的期望和规划，特别是在我的专业领域——网络安全方面。 在个人职业发展上，我期待2025年能继续参与更多高级别的网络安全赛事，在渗透测试、漏洞挖掘以及CTF（夺旗赛）等竞赛中取得更多的突破。过去一年里，我已经在这个领域积累了一定的经验和成就，但我知道前方还有更大的舞台等待我去探索。我希望通过参加更高水平的比赛，不仅能够检验自己的技术水平，还能与其他顶尖高手交流学习，共同进步。每一次比赛都是一次宝贵的学习机会，它不仅能提升我的实战能力，还能为我在行业内赢得更多的认可和尊重。因此，我会全力以赴，争取在这些比赛中获得优异的成绩，为自己的职业生涯添砖加瓦。 与此同时，我也计划进一步钻研前沿科技技术，特别是大模型等相关领域。随着人工智能的发展，大模型在自然语言处理、图像识别等方面展现出了巨大的潜力，而将这些先进技术应用于网络安全领域，则可能带来革命性的变化。例如，利用大模型进行恶意代码检测、网络攻击预测等，可以大大提高防御系统的智能化水平。为了跟上这一潮流，我打算深入研究相关文献和技术文档，积极参与开源项目，并尝试构建自己的实验环境来进行实践探索。我相信，只有不断学习最新的知识和技术，才能在这个快速发展的行业中保持竞争力。 此外，我还希望能够写出更多的实践好文，分享自己在网络安全领域的见解和经验。在过去的一年中，我已经发布了一些文章，受到了不少粉丝朋友的喜爱和支持。这让我意识到，写作不仅是记录自己成长的过程，更是与同行们交流的重要桥梁。新的一年里，我将继续坚持高质量的内容创作，无论是对新技术的研究心得，还是对实际案例的分析总结，都会尽可能做到详尽准确且通俗易懂。希望通过我的努力，能够帮助更多的人了解网络安全的重要性，激发他们对这个领域的兴趣，同时也吸引更多志同道合的朋友加入到我们的行列中来。 总之，2025年对我来说是一个充满机遇的新起点，也是需要我更加努力奋斗的关键一年。无论是通过参与高水平赛事提升自身实力，还是深入研究前沿技术拓展视野，亦或是通过写作分享传播知识，我都希望能够在这条道路上走得更远，做得更好。让我们一起带着对未来的美好期望，勇敢地迈向新的一年，迎接每一个挑战，创造属于自己的辉煌。

当我第一次尝试使用“局部风格化”时，就被其直观且易用的操作界面所吸引。只需上传一张照片，然后通过简单的手势或标记工具选定想要风格化的区域，就能立即看到效果预览。这一过程不仅快速高效，而且充满了乐趣。例如，我选择了一只可爱的猫猫作为素材，经过几秒钟的处理后，原本就萌态十足的小猫咪突然变得更加梦幻和卡通化了，它的眼睛仿佛被施了魔法，周围环绕着一层毛茸茸的光晕，耳朵和尾巴也变得如同棉花糖一般柔软。 更重要的是，“局部风格化”不仅仅是简单地改变外观，它还赋予了照片新的情感维度。每当我们看到熟悉的景物以一种前所未有的方式呈现出来时，内心都会涌起一股新鲜感和惊喜。这种创新性的视觉表达方式打破了我们对现实世界的固有认知，激发了无限的想象力。比如，当经典的迪士尼城堡被转化为一个毛茸茸的童话世界时，仿佛带领我们回到了童年时代的梦幻乐园；而远在希腊爱琴海边的圣托里尼，则像是从遥远的神话故事中走来的小岛，充满了神秘与浪漫的气息。 此外，这项功能也为社交媒体分享增添了更多可能性。在这个信息爆炸的时代，如何让自己的内容脱颖而出成为了许多人关心的问题。“局部风格化”提供了一个独特的解决方案——它使普通照片瞬间变得与众不同，更容易引起朋友们的关注和共鸣。试想一下，在朋友圈里展示一张经过特别处理的珠穆朗玛峰，或是悉尼歌剧院的照片，一定会收获不少点赞和评论吧！不仅如此，这样的创意作品还可以成为连接人与人之间的情感纽带，引发更多关于旅行、文化等方面的交流与讨论。 然而，最令我感动的是，“局部风格化”背后传递出来的温暖情怀。在这个快节奏的社会中，人们常常感到压力重重，渴望寻找一片宁静舒适的角落。通过给冰冷的钢筋水泥城市增添一抹柔软的色彩，或者为遥远的历史遗迹注入现代元素，我们似乎找到了一种新的方式来表达对美好生活的向往。每一幅经过风格化处理的作品都像是一封寄往未来的信件，承载着创作者的心意和祝福，希望每一个见到它们的人都能感受到那份来自心底深处的温柔与善意。 未来，我相信随着技术的不断进步和完善，我们将见证更多类似这样充满创意和人文关怀的应用出现，共同构建一个更加丰富多彩的数字生活空间。

先说结论，对于我们来说，一个专属的智能AI总结助手无疑将极大地改变我的工作方式。 每天，我需要处理大量的上级报告、业务部门反馈以及内部沟通文档。这些资料不仅数量庞大，而且内容繁杂，往往包含了过多不必要的细节。过去，为了确保不错过任何重要信息，我不得不花费大量时间逐字阅读并做笔记，通读全文做摘要，这不仅耗时费力，还容易因为长时间的疲劳而遗漏关键点。 首先，AI总结助手能够迅速浏览所有文档，并以极高的精度识别出其中的核心内容。这意味着我不再需要一页页翻阅冗长的文件，而是可以直接获得一份经过精心筛选后的简短摘要。更重要的是，这种自动化过程几乎可以在瞬间完成，大大缩短了信息获取的时间。例如，在准备每周例会材料时，我可以提前将相关文档上传至系统，让AI助手自动生成会议纪要，这样不仅提高了会议效率，也使得讨论更加聚焦于实质性问题。 通义效率实时转写会议记录 通义效率快速总结论文 它的另一个亮点是个性化定制功能，因为每个人的工作习惯和偏好都有所差异，有些人喜欢条理清晰的文字描述，而另一些人则更倾向于图表形式展示数据。因此，能够根据用户的特定需求灵活调整输出格式是非常重要的。比如，当我在撰写市场调研报告时，希望AI助手提供的结论部分尽可能详尽；而在日常浏览新闻资讯时，则只需要简单概括即可。此外，随着使用次数增加，AI助手还可以不断学习我的偏好，逐渐优化其服务品质。 所以，它不仅简化了信息获取的过程，还提供了个性化的用户体验，使我能专注于更重要的事务。未来，随着技术的不断发展和完善，相信AI总结助手将会成为越来越多职场人士不可或缺的好帮手。

先说结论，在我的日常工作中，确实遇到过不少“效率陷阱”。能不能避免不取决于程序员个人，而是更多取决于管理者的思路。例如，为了赶进度而跳过了必要的设计评审环节，结果后期不得不返工修复大量因设计不合理而产生的问题；或者是在压力下忽视了代码审查的重要性，导致一些小错误积累成大麻烦。这些经历让我深刻意识到，盲目追求速度可能会带来短期的成就感，但从长远来看，却是得不偿失的行为。 如果我作为管理者，为了避免陷入这种困境，我认为首先要树立正确的效率观。真正的高效并不是单纯地加快速度，而是要在保证质量和可持续性的前提下实现快速交付。这就要求我们在项目初期就做好充分的规划，明确各个阶段的目标和时间节点，并为可能出现的风险预留缓冲时间。同时，也要确保团队内部有良好的沟通机制，使得每个成员都能清楚了解整体方向和个人职责所在，从而减少不必要的重复劳动和误解。 其次，重视过程管理同样关键。对于开发流程中的每一个步骤，都应该设定严格的标准并严格执行，比如代码编写规范、测试覆盖率等指标。通过引入自动化工具来辅助日常任务（如持续集成/部署），可以有效提高工作效率的同时保障代码质量。此外，定期进行代码审查和技术分享会也是必不可少的环节，它不仅有助于发现潜在问题，还能促进知识交流，提升整个团队的技术水平。 最后最关键的是，一定要建立一个良好的反馈循环。无论是个人还是团队层面，都应该养成及时总结经验教训的习惯，通过对已完成工作的复盘分析找出不足之处，并据此调整后续计划。这样不仅可以避免重蹈覆辙，还能不断优化工作方式，逐渐形成一套适合自身特点的最佳实践方法论。

先说观念，我们既要积极拥抱新技术带来的机遇，也要坚守对原创精神的尊重与珍视。 随着AI视频技术的迅猛发展，我们确实看到了一个更加民主化的内容创作环境正在形成。过去，视频制作往往需要专业的设备和技术人员，高昂的成本使得这一领域成为少数人的专利。然而，如今借助于先进的算法和易于使用的界面，即便是普通用户也能够创建出令人惊叹的视觉作品。这种转变不仅打破了传统的壁垒，还激发了无数创意的可能性。 但与此同时，我们也必须面对这样一个问题：当生成高质量视频变得如此简单时，原创内容的独特性和价值是否会受到冲击？答案并非绝对否定。虽然AI确实让大量相似风格的作品涌入市场，但这并不必然导致真正有深度、富有个性的创作被淹没。相反，它可能会促使创作者们更加专注于挖掘自身独特的视角和表达方式，寻找那些无法被轻易复制的情感共鸣点。正如摄影术的出现并没有终结绘画艺术一样，AI视频技术也不会扼杀真正的原创精神。 事实上，AI工具本身也可以成为提升原创性的利器。对于许多艺术家来说，它们更像是新的画笔或颜料——提供了更多元化的表现手段。通过学习如何巧妙地运用这些工具，创作者可以拓展自己的想象力边界，创造出前所未有的体验。例如，在电影制作中，导演可以利用AI辅助进行场景设计、角色塑造甚至剧本创作，从而实现更加复杂而细腻的故事叙述。 当然，不可否认的是，随着越来越多由AI生成的内容充斥网络，辨别真假信息变得更加困难，这也给版权保护带来了新的挑战。为了维护健康的创作生态，我们需要建立健全的相关法律法规和技术标准，确保每位作者的劳动成果得到尊重。此外，教育公众认识并重视原创内容的重要性同样不可或缺。只有这样，才能在享受AI带来便利的同时，不失去对独特性和创造力的追求。

先说结论，AI编码助手可以极大地帮助工程师解放一些重复性高且耗时的任务，如自动完成代码片段、自动生成文档和注释、执行自动化测试等，借助于AI编码助手，工程师可以将更多的注意力集中在创造性思维和复杂问题解决上，从而提升个人生产力和创新能力。 需求分析 从需求分析开始，AI编码助手可以通过自然语言处理技术理解用户的需求描述，并将其转化为结构化的规格说明书或原型图，加速需求确认过程，但是有一个本质问题就在于，其实需求分析阶段对于代码的要求没有那么高，一般情况下我都是选择直接使用通义千问来进行，并不需要直接用到AI编码助手。 给出prompt如下： 假设你是一位IT系统需求分析专家，我想制作一个会员管理系统，请你帮忙给出结构化分析文档 此时通义会给出功能需求和非功能需求等等。。。 编码环节 在编码环节，除了代码自动生成外，AI还可以实时检查语法错误，推荐最佳实践模式，确保代码风格统一 在代码生成方面可以参看我这篇文章：https://developer.aliyun.com/article/1639058 在一个小时内完全通过AI编码助手开发了一个可运行系统（前后端），并结合通义灵码快速熟悉系统，继而进行后端优化 安全测试 至于安全测试部分，机器学习模型可以模拟各种使用场景，发现难以察觉的bug和漏洞，提高软件可靠性 这方面可以参考我的这篇文章：https://developer.aliyun.com/article/1629257 此次结合通义灵码，共审计出开源PHP最新版6.0高危漏洞4个，某开源OA最新版2.6.5高危漏洞1个 , 目前已提交至国家漏洞平台(CNVD)，均已被收录 部署 最后，在部署过程中，通过与CI/CD流水线无缝对接，AI能够实现一键发布，简化运维操作 这块我在云栖大会时是体验到了，当时展台测试的通义程序员确实是可以直接连接云效从0一键生成项目并发布 结语 目前来看，AI编码助手在面对一些标准问题或者预期内问题时，已经表现的和人类差不多好了 但是在面对非标准问题时，人的灵活性和创造力确实还是无法被替代的 所以，我认为未来最理想的状况应该是人机协作，让AI发挥其擅长的数据处理和模式识别能力，同时保留人类对于复杂业务逻辑的理解和决策权。这样一来，不仅可以充分利用AI带来的便利，也能保证项目的整体质量和方向正确。

这话题真的像给我量身定做的哈哈哈，这段时间正好在接触中医，并且正好也在南京，刚好去尝试过这个茶店 我先说一下感受，从饮品味道上来说是还行的，但是这所谓的AI看舌苔颜色和面色其实不太准 首先从中医上来说，确实是有看舌苔和面相的说法。 一般而言，苔黄通常表示体内有热证或湿热，苔白一般与寒证、虚证有关，苔红绛常说明阴虚内热、心肝火盛等问题，苔紫暗表示气血运行不畅、血瘀证候明显；面白可能是气血两虚，面黄多见于脾胃虚弱，面红常为实热证等等。 但是，这两个结合起来并无法完全判断出患者的疾病或者说隐藏的疾病，即使是专业的医生也是需要“望闻问切”的，更何况仅通过所谓的图像识别来判断呢？ 我那段时间正好感觉有明显的内热，但是根据自己的观察舌苔并没有明显变色，在他们的AI图像识别中识别的结果也是健康，这就很能说明问题了。 除了这个之外，还有个机器把脉也是比较好笑的。 不过这个把出来的结果倒是准的，我确实是气虚哈哈哈 总结一下，目前来看的话还是噱头大一些，机器的结果并不能代替现实中医生出具的证明，说白了就是图个乐子，不过在未来，如果准确率能够稳定在95%以上，还是可以期待一下的。

工作中你会常备Plan B吗？ 先说观点，作为IT人，Plan B是必须要准备的，甚至不止B，还需要有Plan C和Plan D。 如何有效地打造一个适合自己的Plan B？ 按现在这个就业环境和市场形式来看，开发者们不仅要具备解决当前问题的能力，更需要为未知的风险做好充分准备，在周周看来，开发者打造一个适合自己的Plan B需要从自身兴趣和长处出发。 信息化本身是不产生任何实质价值的，任何实质业务和信息化结合都是王炸，但唯独不能只懂信息化！ 所以，说到这也很明显了，就是必须要掌握一些能产生实际价值的技能，如具体的某一个领域的知识（如金融、医疗、物流等），成为某一特定行业的IT专家。 这里可以结合自己感兴趣的方向，虽然目前你从事的工作可能不是你感兴趣的，但是你可以利用自己的时间私下去学习，并将这些知识作为你Plan B的一环。 第二个,建立良好的人脉网络。这块上面我是吃了亏的，认识的人太少了导致眼界受限。一个强大的人际网真的是可以让你更快获取到最新的市场动态和技术趋势信息，从而提前做好准备，避免措手不及。参加行业会议、加入技术社区或者参与开源项目都是扩大社交圈的好方法。 第三个，既然要确定作为一个Plan B，那么就得认真的去对待它，要把它和你的A放在几乎同一个层级去对待。需要具体明确包含可执行的任务清单和时间节点，确保即使是在压力之下也能够有条不紊地推进工作。 在这个瞬息万变的时代里，只有那些善于未雨绸缪、勇于尝试新事物的人，才能在激烈的竞争中立于不败之地，希望各位朋友也能紧握时代的脉搏，不断学习与成长，在自己热爱的道路上坚定前行！

音色克隆技术的核心在于通过深度学习算法分析大量语音样本，从中提取出说话者的音高、语调、节奏等关键特征，并构建一个可以生成类似声音的模型。这种能力使得AI不仅可以精确地复制一个人的声音特质，还能根据文本内容调整语气和情感色彩，仿佛那个“人”正在真实地讲述故事或传递信息。对于播客创作者而言，这意味着他们可以在没有主持人的情况下制作高质量的内容，或者让已故名人再次“发声”，赋予节目前所未有的创意空间。 但是，当技术突破了人类想象的同时，也带来了诸多伦理和社会问题。首先是原创性的争议——如果任何人都能轻易获得某个知名人士的声音版权，那么这位名人的独特性和价值是否会被削弱？此外，未经授权使用他人的声音可能会侵犯隐私权和个人形象权。想象一下，如果某位公众人物的声音被用于推广不良产品或传播不当言论，这不仅会损害该人物的社会声誉，也可能误导听众。 至于声音的身份认同问题，则更加复杂。每个人都有自己独一无二的声音特点，这是构成我们个性的一部分。一旦这些特征可以被轻易复制，人们对于自己声音的认知将发生改变。例如，在线交流中如何辨别对方是不是真正的本人？而且，随着越来越多经过处理的声音充斥网络，真假难辨的现象将变得更为普遍，进而影响到整个社会的信任体系。 再来看播客领域内的流量竞争。音色克隆技术无疑为这个行业发展注入了新的活力，但同时也加剧了市场竞争。一方面，小型独立播客可能因为无法负担高昂的技术成本而处于劣势；另一方面，大公司则可以通过批量生产明星级主持的节目来吸引大量用户，从而挤压其他优质但非知名主播的空间。尽管如此，这也促使更多创作者思考如何利用自身优势打造差异化内容，避免单纯依赖于技术和明星效应。

动机和自律并非彼此对立，而是相辅相成的两个方面，它们共同作用于开发者的成长与成功。 强烈的内在动机无疑是推动开发者不断探索新技术、解决复杂问题的关键因素之一。当一个人对所做的事情充满热情时，他不仅能够主动地寻找学习资源，还愿意花时间去实验新的想法和技术。这种由内心驱动的动力可以激发无限的创造力，并且使得个人在面对困难时不会轻易放弃。正如Ivaylo Durmonski在其文章《动机和自律：哪个让你走得更远？》中提到的，动机犹如点燃行动之火的火花，它激发我们迈出第一步。例如，一个热爱编程的人可能会为了实现某个创意而熬夜研究算法或调试代码，即使没有外界的压力，他们也乐此不疲。正是这样的激情让许多开发者成为了行业的佼佼者，他们的创新成果为社会带来了巨大的价值。 然而，仅有动机并不足够。良好的自律习惯对于确保代码质量、按时完成任务同样具有不可替代的作用。项目开发过程中充满了各种各样的挑战和不确定性，如需求变更、技术难题等。这时候，如果开发者缺乏自律，很容易陷入拖延或者低效工作状态，进而影响项目的进度和最终的质量。相反，拥有良好自律习惯的开发者会制定合理的工作计划，设定明确的目标，并严格按照计划执行。他们会定期进行代码审查，保证代码的可读性和维护性；同时也会关注自己的身体健康和个人生活平衡，以维持高效的工作状态。Durmonski指出，自律则更像是一台持续运转的发动机，为我们提供长期坚持的动力，驱使我们持续前行。 事实上，在长期的职业生涯中，动机和自律都是不可或缺的。动机提供了前进的方向和动力源泉，而自律则保障了这股力量能够持续稳定地发挥作用。一个有强烈动机但缺乏自律的开发者可能会因为过度兴奋而忽视细节，导致项目失控；反之，只有自律而没有内在驱动力的开发者可能会机械地完成任务，难以突破自我。因此，最理想的状况是两者兼备——既有对技术的热情追求，又有严谨的态度和规律的生活方式。这样不仅能帮助开发者更好地应对日常工作中的种种挑战，还能促进其个人能力的不断提升，从而在竞争激烈的行业中立于不败之地。

我的看法是，与真人创作相比，AI的“幽默”仍然有一定的局限性。 AI生成幽默段子的技术基础是大数据和深度学习。通过分析大量的幽默素材，AI能够识别出一些固定的幽默模式和结构，进而生成类似的段子。这种基于模式识别的方法在一定程度上可以创造出让人发笑的内容。 但是，幽默不仅仅是一种语言游戏，更是一种情感表达和社会文化的反映。AI虽然可以通过大量的数据学习到一些表面的幽默模式，但它缺乏人类的情感体验和社会文化背景。AI生成的幽默段子往往缺乏深层次的情感共鸣和个人色彩。例如，AI可能无法理解某些文化特有的幽默元素，也无法像人类一样根据现场观众的反应即时调整表演内容。这种灵活性和即时性是脱口秀表演中非常重要的一部分，而AI目前还难以做到这一点。 此外，脱口秀不仅仅是讲段子，更是一种表演艺术。优秀的脱口秀演员不仅要有出色的幽默感，还要具备良好的舞台表现力和与观众互动的能力。AI虽然可以在文本生成方面做得很好，但在舞台表现和观众互动方面仍然有很大的差距。真人演员能够通过肢体语言、面部表情和声音的变化来增强表演效果，而这些都是AI暂时无法实现的。 真正打动人心的幽默，依然需要依靠人类的智慧和创造力。

首先我先明确观点，AI海报适合泛用性场景，人工手绘海报适用于个性化场景！ AI设计平台PAI-ArtLab等工具的出现，确实使得设计师能够快速生成符合企业特定风格的Logo商标图、设计图、宣传图、海报图等，不仅大大节省了人力和时间成本，而且保证了图片生成的质量，提高了图片产出效率。例如，PAI-ArtLab能够根据用户提供的关键词和风格要求，自动生成多款设计方案，供用户选择和修改，这种高效的设计方式非常适合企业快速响应市场变化，推出符合品牌形象的视觉营销内容。 尽管AI生成的海报在效率和成本控制方面具有明显优势，但其在创意和个性化方面仍有局限。相比之下，人工手绘作品则充满了创作者的独特视角和情感表达。每一笔每一划都蕴含着艺术家的思想和情感，这种独一无二的艺术魅力是AI生成的海报难以复制的。手绘作品往往能够触及观众的内心深处，激发共鸣，让人感受到生活的温度和美好。 对我来说，这两种表达形式各有其不可替代的价值。AI生成的海报适用于商业场景，特别是在需要快速响应市场需求、追求高效产出的情况下，能够为企业提供强有力的支持。而人工手绘作品则更适合于表达个人情感和创意，尤其是在追求艺术性和独特性的场合，能够带给观众更深的情感共鸣和审美享受。在这个数字化与传统艺术交织的时代，我认为没有必要过分偏重某一方，而是应该根据具体需求和场合，灵活选择最合适的表达形式，让生活中的美好瞬间以最合适的方式被记录和传递。特别是在这个多元化的时代，我们应该拥抱技术带来的便利，同时也珍惜和传承传统艺术的魅力，让生活变得更加丰富多彩。

在我看来，AI宠物确实能够成为当代年轻人的一种有效陪伴方式，但是仍然无法完全代替实际宠物。 AI宠物的最大优势在于其无需实际喂养，这极大地减轻了年轻人的照料负担。在忙碌的工作和生活中，年轻人往往没有足够的时间和精力去照顾一只真实的宠物，而AI宠物则完全避免了这些问题。 真实宠物的不可预测性和生命力是AI宠物无法复制的。与真实宠物相处的过程中，主人可以体验到生命的成长和变化，这种深层次的情感联结是AI宠物难以提供的。此外，真实宠物还能提供更多的感官体验，如触摸、嗅觉等，这些都是AI宠物目前无法实现的。 所以，AI宠物可以作为一种补充，而不是完全替代传统宠物的陪伴方式。对于那些因为时间和精力有限而无法照顾真实宠物的年轻人来说，AI宠物无疑是一个很好的选择。而对于那些渴望与生命建立深层次情感联系的人来说，真实宠物仍然是不可替代的。

随着人工智能技术的快速发展，AI客服因其能够提供24小时不间断服务、快速响应客户需求等优势而被越来越多的企业采用。 在我个人的生活中，与AI客服的互动主要发生在电商平台、银行服务和电信运营商等场景中。例如，在电商平台购物时，我经常通过AI客服（淘宝问问）查询订单状态、退换货流程等问题；在银行服务中，我也会通过AI客服查询账户余额、办理转账等业务；而在使用电信服务时，我也多次通过AI客服解决套餐变更、账单查询等问题。这些体验总体来说是高效便捷的，AI客服能够迅速响应并提供准确的信息，大大节省了我的时间。 虽然AI客服在处理简单、标准化的问题上表现出色，但在处理复杂、情感化的问题时，仍然存在明显的局限性。例如，在一次购物体验中，我遇到了商品质量问题，需要与商家协商退换货事宜。这时，AI客服虽然能够提供退换货流程的指引，但在处理具体细节和情感沟通方面显得力不从心。最终还是需要转接到人工客服，通过详细的沟通和协商才解决了问题。类似的情境还包括在遇到WIFI信号故障时，AI客服也无法提供深入的技术支持，需要技术人员上门服务。 所以，我认为未来完全取代人工客服的可能性仍然不大。一方面，AI客服在处理复杂、非标准化的问题时，仍然需要依赖人工客服的专业知识和经验；另一方面，人类在情感交流和个性化服务方面具有天然的优势，这是当前AI技术难以完全模拟的。 最理想的情况是AI客服和人工客服将更可能是互补而非替代的关系。AI客服可以承担大量的基础服务工作，提高服务效率和质量；而人工客服则可以在关键时刻发挥独特的作用，提供更加个性化、专业化的服务。这种结合不仅能够提升客户体验，还能够帮助企业实现降本增效，实现双赢的局面。

1. 你认为云计算将朝着哪个方向进化？ 云计算作为现代信息技术的核心驱动力之一，正以前所未有的速度发展。随着技术的不断进步，云计算领域正迎来一系列新的趋势和技术变革。我认为，未来云计算将朝着以下几个方向进化： 边缘计算的崛起：随着物联网（IoT）和5G技术的普及，边缘计算正逐渐成为云计算的重要补充。边缘计算通过将计算资源推向离用户更近的地方，减少了数据传输的延迟，提高了实时处理的能力。未来，云计算和边缘计算将更加紧密地结合，共同为企业提供高效、灵活的数据处理和分析服务。这种趋势在自动驾驶汽车、智能制造、智慧城市等领域尤为明显。 人工智能与云计算的深度融合：人工智能（AI）技术的快速发展为云计算带来了新的机遇。通过云计算平台，AI应用可以实现大规模的数据训练和计算，从而提升算法的准确性和效率。未来，云计算和AI的深度融合将为企业带来更加智能、高效的服务体验。例如，通过云计算平台，企业可以构建智能客服系统、自动化生产线等应用，提升客户服务水平和生产效率。 量子计算的潜在影响：虽然量子计算目前仍处于发展阶段，但其潜在的巨大计算能力将对云计算产生深远影响。量子计算机能够比传统计算机更快地解决复杂问题，为云计算领域带来革命性的变革。未来，随着量子计算技术的不断成熟和商业化，云计算将能够处理更加复杂、庞大的数据集，为企业提供更加强大的计算能力支持。 混合云和多云策略成为主流：随着企业对云计算的依赖程度不断加深，混合云和多云策略逐渐成为主流。混合云结合了公共云和私有云的优势，为企业提供更加灵活、安全的数据处理环境。而多云策略则允许企业根据不同业务需求选择不同的云服务提供商，实现更加高效、可靠的云计算服务。未来，随着云计算市场的竞争加剧和技术的不断进步，混合云和多云策略将成为越来越多企业的首选。 可持续性和绿色云计算：随着全球气候变化和环境问题的日益严重，可持续性和绿色云计算将成为未来的重要趋势。通过采用可再生能源、节能技术、智能调度等手段，云计算服务提供商将致力于降低数据中心的能耗和碳排放。同时，云计算平台还将为企业提供绿色、环保的IT解决方案，帮助企业实现可持续发展目标。 2. 大模型和AI应用，能否成为云服务商的第二增长曲线？ 随着技术的不断进步和市场需求的日益增长，大模型和AI应用已经成为云计算领域的重要发展方向。大模型如GPT系列、BERT等在自然语言处理、图像识别、语音识别等多个领域展现出了惊人的能力，这些模型不仅提升了现有应用的智能化水平，还催生了一系列全新的应用场景。例如，在医疗领域，大模型可以辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率；在金融领域，大模型可以用于风险评估和投资决策，帮助金融机构更好地管理风险；在教育领域，大模型可以提供个性化的学习推荐，帮助学生提高学习效果。 大模型和AI应用的成功落地，离不开云计算的强大支持。云计算提供了海量的计算资源和存储能力，使得大模型的训练和推理成为可能。同时，云计算的弹性伸缩特性，能够根据实际需求动态调整资源，确保大模型在高负载情况下依然能够高效运行。此外，云服务商还通过提供MaaS（Model as a Service）等服务，将预训练的大模型以API的形式开放给开发者和企业，降低了大模型应用的门槛，促进了AI技术的普及和创新。 在这种背景下，大模型和AI应用无疑将成为云服务商的第二增长曲线。一方面，大模型和AI应用的兴起，为云服务商带来了新的业务机会。企业为了提升自身的智能化水平，纷纷转向云服务商寻求技术支持，推动了云计算市场的进一步扩张。另一方面，大模型和AI应用的不断迭代和优化，也将促进云计算技术的持续创新，推动云服务商不断提升服务质量和技术水平，形成良性循环。 然而，要实现这一目标，云服务商还需要克服一些挑战。首先是算力成本问题，大模型的训练和推理需要大量的算力支持，这对云服务商的资源投入提出了更高的要求。其次是数据安全和隐私保护问题，大模型的应用涉及大量敏感数据，云服务商需要采取有效的措施确保数据的安全性和合规性。最后是生态建设问题，大模型和AI应用的成功落地，需要一个开放、繁荣的生态系统，云服务商需要与开发者、研究机构和企业等多方合作，共同推动技术的发展和应用。

使用大模型时，该如何避免虚假信息的生成和使用？ 在日常生活中，我们常用到两种启发式方法判断信息真实与否：一种是观察发言是否流畅自信，另一种是言论是否熟悉。然而事实证明，这两种判断基准在人工智能面前都会败下阵来。当这些模型开始频繁地生成或传播虚假信息时，不仅对个人决策产生误导，还可能对社会稳定造成影响。在这样一个背景下，我们是否还能毫无保留地信任这些看似无所能的大模型呢？ 如何避免虚假信息的生成和使用？ 提高数据质量：确保训练数据的准确性和全面性，去除数据中的错误、偏见和噪声。高质量的数据是避免大模型生成虚假信息的基础。 引入正则化技术：通过引入权重衰减、Dropout等正则化技术，减少模型的复杂度，防止过拟合。这有助于模型在未见过的数据上表现更加稳健，减少生成虚假信息的风险。 增强上下文理解：改进模型对上下文的理解能力，使用更复杂的上下文建模技术和推理机制。这有助于模型更好地理解输入信息的真实性和背景，从而减少生成不准确内容的可能性。 多模态融合：结合不同的数据源，如图像、声音和文本，提高生成内容的准确性和全面性。多模态数据可以提供更多的信息维度，有助于模型更准确地判断和生成内容。 用户反馈机制：建立一个用户反馈系统，让用户报告生成的错误信息，以便模型进行改进。用户反馈是发现和纠正虚假信息的有效途径。 过程监督：奖励大模型每个正确的推理步骤，而不是简单地奖励正确的最终答案。这种方法被称为“过程监督”，而不是“结果监督”。通过奖励正确的推理步骤，可以鼓励模型遵循更合理的思维路径，减少生成虚假信息的可能性。 知识图谱和RAG技术：引入知识图谱和检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，将外部知识库与大模型相结合，提高生成内容的准确性和可信度。知识图谱可以提供结构化的背景知识，而RAG技术可以在生成过程中动态检索相关信息，增强模型的推理能力。 联邦学习：通过联邦学习技术，多个参与者可以在不共享原始数据的情况下协同训练模型。这不仅可以保护数据隐私，还可以利用更多的数据源来提高模型的准确性和鲁棒性。 硬件和光学辅助：在某些应用场景中，可以通过硬件层面和光学辅助手段来识别和防控虚假信息。例如，在活体识别中，可以利用特殊的光学技术制造识别环境中的扰动因素，以判断是否为真实人脸。 法律法规和伦理规范：制定和完善相关的法律法规和伦理规范，明确大模型生成和使用信息的责任主体，加强对虚假信息的监管和惩治力度。这有助于建立一个健康、有序的信息生态环境。 总之，大模型虽然在生成和处理信息方面表现出色，但其生成虚假信息的风险也不容忽视。通过综合运用多种技术和方法，我们可以有效减少虚假信息的生成和传播，保障信息的真实性和可靠性。希望广大网友积极参与讨论，共同探讨如何更好地使用大模型，避免虚假信息的影响。

#我想到现场# —— Apache Flink Forward Asia 2024 大会感想与期待 AI 时代下大数据技术未来路在何方？ 随着AI技术的迅猛发展，大数据技术面临着前所未有的机遇与挑战。在这个背景下，Apache Flink 作为一款强大的实时计算框架，不仅在数据处理效率上表现出色，还因其流批一体的特性，在AI时代展现出了巨大的发展潜力。我认为，未来的AI与大数据技术将更加紧密地融合，形成一种“数据智能”的新范式，而Apache Flink 将在这一过程中扮演重要角色。 我的看法： 数据实时性：在AI应用中，数据的实时性至关重要。无论是推荐系统、广告投放还是金融风控，都需要快速响应最新的数据变化。Apache Flink 的实时计算能力能够很好地满足这些需求，未来有望成为AI应用的标准配置。流批一体：随着数据处理需求的多样化，单一的流处理或批处理已难以满足所有场景。Apache Flink 的流批一体架构不仅简化了开发流程，还提高了系统的灵活性和可维护性。未来，这一特性将为更多行业提供定制化的解决方案。生态扩展：Apache Flink 社区正在不断壮大，越来越多的优秀项目如 Apache Paimon 和 Flink CDC 等被孵化出来，形成了一个繁荣的生态系统。这将吸引更多开发者和企业加入，共同推动大数据技术的发展。 我对 Apache Flink 未来的发展趋势的期望与想法： 技术创新：希望 Apache Flink 继续在技术创新上保持领先地位，特别是在存算分离、状态管理等关键技术方向上取得突破，进一步提升系统的稳定性和性能。易用性提升：虽然 Apache Flink 在技术上已经非常成熟，但其学习曲线相对较陡峭。未来，希望能看到更多用户友好的工具和文档，降低入门门槛，让更多开发者受益。社区建设：社区是开源项目发展的基石。希望 Apache Flink 社区能够继续加强与开发者的互动，举办更多线上线下活动，促进技术交流和经验分享。 我最感兴趣的专场及原因 在本次大会的众多议题中，我最感兴趣的是 “流批一体&平台建设&云原生”专场。原因如下： 流批一体架构：流批一体是 Apache Flink 的一大特色，也是我所在团队在实际项目中经常使用的技术。通过这个专场，我希望能够深入了解最新的技术进展和最佳实践，为我们的项目带来更多创新点。平台建设：随着业务规模的扩大，构建一个高效、稳定的实时计算平台变得尤为重要。这个专场将分享一些知名企业的平台建设经验，对我和团队来说非常有价值。云原生：云原生技术是当前IT领域的热门话题，与 Apache Flink 的结合将为实时计算带来更多的可能性。通过学习云原生相关的技术和案例，我们可以更好地将 Flink 集成到现有的云环境中。 我和我的团队与 Flink 的故事： 在我的团队中，我们从2019年开始接触并使用 Apache Flink 。最初，我们主要是利用其强大的实时计算能力来处理用户行为数据，为推荐系统提供支持。随着时间的推移，我们逐渐发现 Flink 的流批一体架构非常适合我们的业务需求，因此将其应用范围扩展到了数据仓库建设和ETL流程中。 日常使用 Flink 的最大感受： 高效：Flink 的实时计算能力非常出色，能够快速响应数据变化，为我们的业务提供了强有力的支持。灵活：流批一体架构使得我们可以在同一个平台上处理多种类型的数据，大大简化了开发和运维工作。社区活跃：遇到问题时，总能在社区中找到答案或得到帮助，这让我们感到非常安心。 总之，我非常期待参加此次 Flink Forward Asia 2024 大会，相信这将是一次难忘的技术之旅。希望通过这次大会，能够与更多志同道合的朋友交流，共同推动大数据技术的发展。