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最近我试了一下通义App的新功能“局部风格化”，真心觉得太有意思了！这个功能能把照片中的特定对象变成毛茸茸的效果，感觉特别适合这个冬季的氛围。比如，我拿了一张迪士尼城堡的照片来试，瞬间城堡就像披上了一件毛茸茸的大衣，显得特别温暖又梦幻。还有我家附近的小桥流水风景图，桥的栏杆和树木变得毛茸茸的，仿佛整个世界都穿上了冬天的盛装，超可爱！ 让我印象深刻的是，这个“局部风格化”不仅好玩，还特别智能。操作起来也很简单，进入通义App的频道页面找到“局部风格化”功能，上传照片后选择你想要风格化的部分，点几下就搞定了。而且结果非常自然，像是真的“长”出了毛茸茸的样子。我还试着用了一些旅行照，比如圣托里尼的蓝白房子，做出来的效果又萌又有创意。 这个功能不仅适合分享给朋友们增加乐趣，还能用来制作独特的个性化图片。我已经把几张自己做的毛茸茸作品发到朋友圈了，瞬间收获了一堆点赞。朋友们还纷纷问我用了什么软件，哈哈，感觉像是打开了一个新世界的大门！ 总的来说，“局部风格化”让我觉得创作照片也能这么轻松有趣，完全激发了我的想象力。期待通义App以后还能推出更多类似的功能，让生活中的点滴变得更加魔幻和温暖！

哇，这个AI总结助手听起来真的很厉害！如果有了它，特别是在像你描述的快节奏工作环境中，那工作效率肯定会有质的提升。想象一下，每天不用手动翻阅一堆文档，AI直接帮你提取出关键信息，甚至按照你的喜好调整总结风格，简直省时又省心。 对于用阿里云百炼平台来实现这个目标，感觉是个很靠谱的选择。它本身就有强大的AI能力，比如自然语言处理和机器学习技术，完全能胜任这样的需求。不仅能帮你快速抓住重点，还能减少重复性劳动，释放更多时间去处理更有价值的事情。这样的工具如果用得好，真的能把人的生产力拉到一个新高度！

这个问题真的是很多开发者都会遇到的现实问题。我自己在日常工作中确实也踩过不少“效率陷阱”，总结起来主要有以下几种情况： 1. 过度追求短期成果 比如，有时候为了赶进度，会选择写一些很快能跑起来但不够优雅的代码，结果后期维护的时候发现问题一大堆，改起来比重新写还麻烦。这种情况下的“效率”其实是自欺欺人，短期看着快，长期其实更慢。 避免方法： 在开始动手前花点时间把需求和设计理清楚，尽量减少返工。 多花点时间在代码可读性和基本的单元测试上，不要为了图快忽视这些基本功。 2. 过载工作导致疲劳 有时候为了完成某个任务，持续加班赶工，短期内效率确实高了，但长期来看身体和心理压力太大，反而导致后续一段时间都提不起劲，甚至会出很多低级错误。 避免方法： 学会给自己和团队设定合理的节奏，工作时间内专注完成任务，休息的时候彻底放松。 如果任务实在压得太紧，及时和领导或团队沟通，看看能不能调整优先级或者合理分工。 3. 工具过度优化 还有一种情况是为了提高效率，花大量时间去折腾工具和流程优化，比如配置 CI/CD 流程、写脚本自动化等等。虽然这些事情本身有价值，但如果耗时过多，甚至喧宾夺主，就成了效率陷阱。 避免方法： 工具优化要根据实际需要，尽量从简单易行的地方开始，避免陷入“过度工程化”。 定期评估优化效果，确保投入和产出是成正比的。 4. 忽视团队协作 有时候个人效率很高，但如果没有及时和团队同步，可能会出现重复工作、方向偏差等问题，最后浪费更多时间。 避免方法： 每天开短会同步进度，确保大家方向一致。 在动手前和团队讨论解决方案，减少后期推翻重来的可能。 总的来说，保持效率的关键是找到一个平衡点：既要追求速度，也要考虑代码质量、团队健康和项目的长期价值。对于我自己来说，时刻提醒自己“慢就是快”，把基础打牢，才能真正跑得长远。

我觉得吧，AI视频技术确实让内容创作变得更方便、更高效，但它也带来了不少挑战。首先，当高质量的内容变得“触手可得”，确实可能会让人觉得原创性变得“稀释”了。毕竟，以前那些需要花很多时间和精力才能做到的效果，现在可能几分钟就能用AI生成。这样一来，观众可能对“高质量”不再感到新鲜，反而更难分辨什么是真正的用心之作。 不过，我觉得真正的原创性和创造力是不会被完全取代的。AI虽然能生成很酷的内容，但它更多是基于已有数据进行“组合”和“模仿”，而人类的创意往往来自对情感、经历和独特视角的表达，这是机器没法完全复制的。比如，一个短视频可能看起来很炫，但如果没有一个让人共鸣的故事或内核，很快就会被遗忘。 反过来说，AI也给创作者提供了新的工具和可能性。它降低了技术门槛，意味着更多人可以尝试表达自己的想法。也许一些没有专业技能但有好点子的人，正因为AI，能创造出打动人的作品。所以，原创的价值反而可能会更突出——不是因为技术有多炫，而是因为内容有深度、能触动人心。 说到底，AI再强，也只是工具。真正决定内容价值的，还是创作者怎么用这个工具，以及他能不能在一堆自动化生成的作品中，做出有灵魂的东西。

我体验过一些AI编码助手，例如通义灵码，它在代码生成、添加注释和单元测试方面确实表现出色，能显著提高开发效率。我认为AI编码助手可以解放工程师的以下工作： 重复性编码任务： AI可以自动生成一些常用的代码片段、样板代码，例如getter/setter方法、简单的CRUD操作等，让程序员从繁琐的重复劳动中解放出来，专注于更具创造性的工作。代码调试和优化： AI可以帮助程序员快速识别和修复代码中的bug，并提供代码优化建议，提高代码质量和性能。单元测试编写： AI可以根据代码自动生成单元测试用例，减少测试的工作量，并提高测试覆盖率。文档编写： AI可以辅助生成代码文档和注释，提高代码的可读性和可维护性。 AI对整个研发流程的影响将是深远的，我畅想一下AI原生开发新范式： 需求分析: AI可以帮助分析用户需求，并将其转化为可执行的技术规范。设计: AI可以辅助进行系统设计，例如生成UML图、数据库设计等。编码: AI辅助编码将成为主流，程序员的工作重心将从编写代码转移到代码审查、架构设计和业务逻辑实现。测试: AI驱动的自动化测试将更加普及，测试效率和覆盖率将大幅提升。部署: AI可以自动化部署流程，例如自动构建、自动发布等，并进行持续监控和优化。 总而言之，AI编码助手将成为程序员的得力助手，但并不会完全取代人类程序员。程序员需要适应新的开发模式，提升自身技能，例如AI算法理解、架构设计能力、问题解决能力等，才能在AI时代保持竞争力。 AI原生开发新范式将更加注重人机协作，程序员将更多地扮演“指挥者”的角色，利用AI工具提高效率，最终创造更大的价值。 同时，安全性问题也需要重视，AI生成的代码的安全性需要严格审查和验证。

我尝试过用AI生成幽默段子，体验相当有趣。我发现AI在制造某些类型的幽默，比如双关语、反讽，甚至模仿特定喜剧演员的风格方面，已经相当出色。 它能快速地生成大量文本，并从中筛选出一些确实能让人会心一笑的段子。 然而，对比真人创作，AI生成的“幽默”目前还很难真正打动我。虽然AI能理解和运用一些幽默技巧，但它缺乏对人类情感、文化背景和生活经验的深刻理解。 真正的幽默往往源于对现实的洞察、对人性的理解以及对语言的巧妙运用，这些是AI目前难以企及的。 AI生成的段子有时会显得机械、重复，甚至缺乏逻辑。它可以拼凑出一些有趣的词语组合，但很难创造出真正有灵魂、有温度的幽默。 真正的幽默需要的是一种共鸣，一种心领神会的默契，而这恰恰是AI目前所欠缺的。 我认为AI可以成为一个很好的辅助工具，帮助脱口秀演员或喜剧作家寻找灵感、提供素材，但它无法取代人类的创造力。 笑点不仅仅是算法的产物，更是人类智慧和情感的结晶。 AI或许能制造笑料，但真正的幽默，还需要人类的温度。

在这个数字时代，AI生成的图像和手绘作品都以独特的方式吸引着我。我发现自己被AI惊人的速度和效率所吸引，它能够根据我的需求快速生成各种图像。PAI-ArtLab这样的平台更是让我印象深刻，它能快速生成符合特定企业风格的各种图片，大大节省了时间和人力成本。2 然而，我也深深地被传统艺术的魅力所触动。手绘作品中蕴含着艺术家独特的情感和技巧，每一笔都倾注了心血和灵魂，这是AI目前难以复制的。例如，一幅充满个人风格的人工手绘海报，它所传达的情感和故事，往往比AI生成的图像更能触动人心。1 我个人更倾向于将AI和传统艺术结合起来，用AI辅助我的创作，而不是完全取代它。例如，我可以使用AI生成初步的设计方案，再通过手绘进行细节的完善和情感的注入，这样既能提高效率，又能保留艺术的温度。 虽然AI在图像生成领域取得了巨大的进步，能够快速生成高质量的图片，例如logo、设计图、宣传图等，2 但我仍然认为，艺术的真正价值在于它能够表达人类的情感和思想。AI可以是一个强大的工具，但它不能取代艺术家。 对我来说，捕捉生活中的美好瞬间，更重要的是情感的表达和创意的展现，而这两种方式都能做到，只是各有侧重。AI的效率和手绘的温度，两者结合或许能创造出更精彩的作品。

嗨，说到AI客服，我还真有几次跟它们打交道的经历。比如在线购物的时候，有时候有问题就会去问那些自动回复的机器人，它们能快速给出答案，挺方便的。还有一次，我在一个银行的网站上遇到了点问题，也是AI客服帮我解决的。 至于AI客服会不会完全取代人工客服，我觉得短期内不太可能。虽然AI客服能处理很多常见问题，速度快，不用休息，但是它们有时候理解不了太复杂的问题，或者处理不了特别个性化的需求。人工客服更有人情味，能更好地理解客户的情绪和需求。所以我觉得，AI客服可能会成为人工客服的一个有力补充，但完全取代还有很长的路要走。毕竟，有些问题还是需要真人来解决的，对吧？

制定一个可靠的Plan B，不仅能帮助开发者应对突发情况，还能在不可避免的失败或变动面前保持灵活性和韧性。 如何打造适合自己的Plan B？深入了解主要方案（Plan A）： Plan B的设计要基于对Plan A的全面理解。了解你当前的计划中最关键的部分是什么，哪些环节最容易出错。只有在深入分析Plan A的优缺点后，才能有效制定Plan B。举个例子，如果你在开发一个产品时依赖某个特定的技术栈，Plan B应该是一个备用的技术方案，可以快速替代出现问题的部分。 明确潜在风险和挑战： 在设定Plan B时，要仔细评估当前方案可能面临的各种风险。这些风险可以是技术上的（例如平台升级导致的兼容性问题），也可以是市场上的（例如用户需求变化、竞争对手的突然崛起）。识别出这些潜在问题后，Plan B就能有效地解决这些问题，保持项目的进展。 保持灵活性： Plan B并不是一成不变的，它应该具备灵活性，能够根据实际情况做出调整。例如，技术栈的选择或开发工具的替代方案要有弹性，而不是拘泥于某一固定方案。灵活性能够让你在面对不同情况时，迅速调整和优化。 利用小规模实验来验证Plan B： 计划B不应该等到Plan A完全失败才启动。你可以在开发过程中通过小规模实验或原型设计，测试Plan B的有效性。通过这些实验，不仅可以验证备选方案的可行性，还能及时发现问题并调整策略。 资源准备与团队协作： Plan B往往需要额外的资源支持。比如，当计划A无法按时完成时，团队需要有额外的力量来快速转换到Plan B。在团队协作上，保持信息流畅和高效沟通同样至关重要。确保团队成员清楚应急情况下的角色和职责，能在需要时迅速调整。 制定应急方案时要考虑时间成本： 尽管Plan B是应急预案，但也要考虑在紧急情况下切换到Plan B所需的时间成本。尤其是在快速发展的行业，时间就是一切，尽量避免Plan B的实施拖延项目进度。

我觉得“AI新茶饮”这个趋势，确实很有意思，但它能否成为未来的主流，还需要看几个方面的发展。 首先，AI可以根据人的面部和舌象来推荐茶饮，这个科技感十足的个性化体验，确实很符合现在消费者对于定制化需求的趋势。就像有些APP根据你的一些输入数据来推荐饮品一样，AI通过生理特征来做个性化推荐，不仅能满足你的口味偏好，还能从健康角度去做调整，听起来挺酷的。 其次，AI的加入让茶饮的制作流程变得更加精准，确保每一杯茶的味道都差不多，减少了人工误差。这对于追求标准化、稳定口感的品牌来说，无疑是个利好。而且通过数据分析，商家也可以了解消费者的偏好，更精准地推新品，甚至提前预测市场趋势。 但问题也有几个。首先是技术过度依赖的问题，AI能精准推荐，但如果它剥夺了手工调配的味道和茶文化，那些注重传统的消费者可能就不买账了。再者，很多人对于这种“高科技”的茶饮体验还不一定能接受，尤其是一些年长或更传统的顾客群体，可能觉得太复杂了，反而不喜欢。 还有，AI需要大量个人数据才能提供精准推荐，像舌象、面部表情这些信息，收集过程中的隐私问题可能会引起消费者的顾虑，商家要做好数据保护的工作。 总的来说，我觉得AI新茶饮不单纯是噱头，它在未来有可能是饮品市场的一种趋势，但能否普及，还得看技术的进步、消费者的接受程度以及品牌如何平衡传统与科技的关系。如果这些都做好了，它就能成为未来的一部分。

AI技术的应用确实为短剧领域带来了创新热潮，并在多个方面推动了短剧的发展和变革： 创作效率提升：AI技术能够在短时间内根据给定的主题、情节设定等生成剧本草稿，极大地节省了编剧构思和撰写的时间。在视频制作过程中，AI可以自动进行视频剪辑、合成等操作，提高了视频制作的速度。 创作题材拓展：AI技术的应用，使得短剧行业能够涌现出科幻、奇幻、神话剧等多种题材的作品，拓宽了短剧的创作视野。 降本增效：AI技术能够降低人力、特效成本，提高生产效率。例如，《山海奇镜之劈波斩浪》的制作周期仅为2个月，相比传统短剧制作周期大大缩短。