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  • 回答了问题 2024-09-10

    全天候24小时无所不知AI助手是如何炼成的？

    1、试试体验：你的AI助手能够回答什么有趣的问题？只要问题问的好，还是能给到你想要的答案的。哈哈。2、聊聊反馈：在创建部署AI助手的过程中，你的实际感受如何，遇到了哪些问题？有什么建议和反馈呢？有相关文档，明了清晰，部署和操作比较简单。希望能持续优化，提供可反馈的窗口，更快更好的解决用户的问题。
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  • 回答了问题 2024-08-27

    听了那么多职业建议，你觉得最有用的是什么？

    在我的职业生涯中，有一条建议对我影响深远：保持好奇心，勇于尝试新技术。这不仅是技能提升的关键，更是职业成长的动力源泉。 面对编程领域的日新月异，我始终保持对新技术的渴望和探索精神。每当遇到新的编程语言或框架，我都会主动学习并尝试将其应用于实际项目中。这种勇于尝试的态度让我不断突破自我，拓展了职业发展的可能性。 同时，保持好奇心也让我更加关注行业动态和技术趋势，从而能够提前布局，为未来的职业发展做好准备。这条建议不仅点亮了我的职业生涯之路，更成为了推动我不断前行的动力。在未来的日子里，我将继续秉持这一理念，不断探索、学习和成长。
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  • 回答了问题 2024-08-21

    100%打赢人类新手，乒乓球机器人靠谱吗？

    与乒乓球机器人对练相比于真人，有以下优缺点： 优点： 稳定性高：机器人的动作和速度始终保持一致，不会因情绪、疲劳等因素产生波动，为训练提供了稳定的环境。 可定制性强：可以根据个人的技术水平和需求，调整机器人的难度和策略，实现个性化训练。 数据分析：机器人可以记录并分析训练过程中的各种数据，帮助球员更准确地了解自己的技术水平和进步情况。 缺点： 缺乏真实感：与机器人的对练缺乏与真人对抗的紧张感和刺激感，可能影响训练的积极性。 应变能力不足：机器人的反应模式相对固定，对于一些突发情况和变化可能无法及时应对。 日常喜欢这个运动的我更倾向于与真人对练，因为这样可以更好地模拟实际比赛中的情况，提高应变能力和心理素质。当然，在日常训练中，结合机器人对练进行技术提升也是非常有帮助的。
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  • 回答了问题 2024-08-21

    哪些职场行为可能成为职业发展的阻碍？

    我认为在职场中应避免的“雷区”行为主要包括： 技术更新滞后：技术日新月异，如果长时间不学习新技术，很快就会在激烈的职场竞争中落后。 沟通不畅：程序员往往专注于代码和技术细节，但忽视与团队成员的有效沟通，可能导致项目延误或误解。 工作态度消极：面对困难和挑战时，消极的态度会影响整个团队的士气，也会让上级对你的能力和潜力产生质疑。 不注重团队协作：程序员需要与其他部门紧密合作，如果过于孤军奋战，不仅影响项目进展，也会限制个人的职业发展。 忽视代码质量：只追求速度而不注重代码质量，可能会导致后期维护成本大幅增加，甚至影响整个项目的稳定性。 避免这些“雷区”，才能在职场中稳步前行，迈向更高的职业目标。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    聊聊哪些科幻电影中的家居技术你最希望成为现实？

    智能语音助手：如《钢铁侠》中的贾维斯（J.A.R.V.I.S.），能够理解和执行复杂命令，管理家中的各种设备；自动化家居控制：能够通过手机或语音命令控制照明、温度、安全系统等；机器人助手：如《星球大战》中的机器人，能够做家务、提供信息支持或陪伴。家里现有的小爱是真的有点蠢萌... 全息投影技术：在电影中，全息投影用于展示信息、进行虚拟会议或娱乐活动。电影中，不管是使用手环或者其他设备，出现的全息投影都让人惊艳，随时随地能跟家人聊天是我希望有的。智能健康监测：实时监控家庭成员的健康状况，并提供健康建议或紧急响应。这个也很重要，很多时候发现问题都是晚期了... 智能安防系统：具有面部识别、异常行为检测和自动报警功能的高级安全系统。各种解锁设备，就免了带钥匙的烦恼 能源自给自足：如太阳能、风能等可再生能源技术，实现家庭能源的自给自足。智能农业系统：在家庭环境中种植新鲜蔬菜和水果，甚至养殖鱼类等。 期待ing~~~
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  • 回答了问题 2024-08-13

    你有使用过科技助眠工具吗？

    说到睡眠这个问题，真的是一把辛酸泪啊。那些熬夜加班，盯着屏幕的日子，真的不是闹着玩的。我自己的睡眠质量嘛，说实话，有时候真的不怎么样。压力大、睡得晚，第二天还得早起，这睡眠质量能好吗？ 不过，我也不是没试过那些科技助眠工具。智能枕头、白噪音生成器这些，我都用过一段时间。智能枕头能监测我的睡眠周期，有时候还会给我一些放松的建议。白噪音生成器我倒是觉得挺有用的，特别是那种海浪声或者雨声，真的能帮我快速进入梦乡。 但是呢，说实话，这些工具也就是起到个辅助作用。真正要改善睡眠质量，还是得靠自己调整作息，放松心情。毕竟，身体是革命的本钱嘛。我还是会尽量保持规律的作息，少熬夜，多运动，这样才能有个好睡眠。运动规律以后，睡眠真的会好很多，有在用智能手环实时监测运动与睡眠情况，说到底，还是不能偷懒~ 所以啊，科技助眠工具是个好东西，但最重要的还是要自己照顾好自己，不要偷懒。毕竟，没有什么比一个健康的身体更重要的了。
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  • 回答了问题 2024-08-13

    电子书vs传统纸质书，你更喜欢哪种阅读方式？

    说起这个，我得承认，作为一个软件行业人员，我对这种技术产物——电子书，可真是又爱又恨。一方面，我得说，电子书的便携性和存储能力确实让书本实现了便携功能，让看书变得非常方便。可以随时随地带着书库，不需要担心家里的书架不够放。 但另一方面，我总是觉得，那种翻动纸质书页的感觉，那淡淡的墨香，还有书架上摆满书籍的满足感，是任何电子设备都替代不了的。每当我坐在安静的角落，手里拿着一本纸质书，我就感觉自己像是进入了一个完全不同的世界，那种沉浸感，是电子屏幕怎么也比不了的。 至于最近看的书嘛，最近在看纸质书《免费》，相对来讲，我更倾向于纸质版，因为我想享受那种阅读的乐趣。 所以，我觉得吧，电子书和纸质书各有千秋，关键还是看个人的需求和喜好。对我来说，两者都是不可或缺的。
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  • 回答了问题 2024-08-09

    大型AI模型如何跨越“专门化智能”的局限？

    要让大型AI模型成为全能且创新的智慧体，关键在于打破“狭窄任务定向”的局限。我认为，这需要从多方面入手： 多元化训练数据：引入更多类型、领域的数据，让模型接触到更广阔的知识海洋，从而拓宽其视野和思维。强化跨领域学习：设计机制让模型在学习新任务时，能够借鉴和融合之前学到的知识，实现跨领域的知识迁移和应用。鼓励创新思维：通过优化算法和模型结构，激发模型的创造性，使其在解决问题时能够提出新颖、独特的方案。持续学习和自我优化：建立模型自我评估和反馈机制，使其能够持续学习、不断进化，适应不断变化的环境和需求。 日常工作中，我们应该积极探索新的算法和技术，为AI模型的全面发展贡献力量。相信在不久的将来，我们能够见证真正全能且创新的AI智慧体的诞生，它们将在更多领域展现出惊人的能力。
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  • 回答了问题 2024-08-09

    智能眼镜能否重塑学习体验？

    我认为智能眼镜有巨大的潜力在教育领域发挥重要作用，推动“智能学习”新模式的发展。其优势在于能够实时提供丰富的信息，增强学生的学习体验。 然而，要实现深层次融入教育体系，还需解决一些挑战。首先，需要确保智能眼镜的舒适性和易用性，以便学生长时间佩戴。其次，要保护学生隐私，避免数据泄露和滥用。此外，还需要开发专门针对教育的应用软件，以充分发挥智能眼镜在教学中的作用。 总之，智能眼镜在教育领域具有广阔的应用前景，但要实现深层次融入教育体系，仍需不断的技术创新和应用探索。
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  • 回答了问题 2024-08-09

    你有哪些能写出完美Prompt的秘籍？

    作为日常工作中有这个需求的打工人，我深知精确与效率的重要性。在撰写Prompt时，我注重逻辑清晰与关键词突出。首先，明确模型的任务目标，确保指令具体而不模糊。其次，利用上下文信息引导模型，为其提供必要的背景知识。同时，善用正面与负面示例，帮助模型理解期望的输出范围。 此外，我还会根据模型的反馈不断调整Prompt，实现与模型的动态交互。简洁明了的语句、合理的结构安排以及适当的细节补充，都是我撰写Prompt时遵循的原则。通过这些方法，我能够更精准地指引模型，激发其创造力，从而为各类应用场景生成高质量的文本输出。
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  • 回答了问题 2024-08-09

    视频时代，图文未来如何发展？

    我认为图文内容并不会因为视频的崛起而逐渐式微。相反，图文内容有着独特的优势和不可替代性。日常生活与工作中，我们更注重信息的准确性和高效性，而图文结合的方式能够更直观地展示复杂的信息和逻辑结构。 同时，图文内容在深度阅读和思考方面有着视频无法比拟的优势。虽然视频更加生动直观，但图文内容可以让我们更专注于文字本身，深入思考和理解其中的内涵。 因此，我认为图文内容在未来仍然有着广阔的发展空间。它可以借助技术的力量，如人工智能和大数据分析，实现更加精准的内容推荐和个性化服务，满足不同用户的需求。
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  • 回答了问题 2024-08-09

    传统健身VS科技健身，你更倾向于哪一种？

    日常生活中，我的锻炼方式也融入了科技元素。我喜欢使用智能手环和手机APP来监测我的运动数据，这样可以更科学地安排我的健身计划。除了常规的跑步和瑜伽，我还尝试过VR健身游戏，那种沉浸式的体验让我仿佛置身于真实的运动场景中，既锻炼了身体又放松了心情。 此外，我还会关注一些线上健身课程，跟着教练的视频进行锻炼。这种方式不仅方便灵活，还能随时随地开始运动。科技让我的健身之路更加多彩，也激发了我坚持运动的动力。 当然，传统健身方法如游泳和举重也是我的最爱。它们能全面提升我的体能和技巧，让我感受到运动的魅力。科技与传统相结合，让我的健身生活更加丰富多彩。
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  • 回答了问题 2024-07-17

    数据存储阶段，哪些小妙招有助于优化成本

    多元数据需要得到有效的治理，有哪些数据治理的办法值得一试？ 数据治理是确保数据质量和可用性的关键环节。有效的数据治理方法如下： 数据分类：根据数据的敏感性、重要性和使用频率进行分类，以便采取不同的管理策略。数据质量控制：实施数据质量检查，确保数据准确性和一致性。元数据管理：使用元数据来描述数据的特征，便于数据的检索和管理。访问控制：根据用户的角色和权限，控制对数据的访问，确保数据安全。数据保留政策：制定数据保留和删除策略，以符合法规要求和业务需求。数据备份和恢复：定期备份数据，并确保在需要时能够快速恢复。 您是如何降低云上数据存储成本的？请分享下您的妙招。 降低云上数据存储成本的策略包括： 存储分层：根据数据的访问频率，将数据分层存储在不同性能和成本的存储服务上。生命周期管理：利用云服务提供商的生命周期管理工具，自动将旧数据迁移到成本更低的存储类型。数据压缩：在存储前对数据进行压缩，减少存储空间的需求。去重和归档：删除重复数据，并将不常用的数据归档存储。监控和优化：定期监控存储使用情况，优化存储结构和策略。 您是否使用过自动化工具进行数据生命周期管理？使用体验如何？ 作为程序员，我确实使用过自动化工具进行数据生命周期管理。以下是我的使用体验： 自动化流程：自动化工具可以自动执行数据迁移、归档和删除任务，减少了人工操作的需要。规则配置：通过配置规则，工具可以根据预设的条件自动执行操作，提高了管理的灵活性和效率。成本节约：自动化工具帮助我优化了存储资源的使用，显著降低了存储成本。错误减少：自动化减少了人为错误的可能性，提高了数据管理的可靠性。易于监控：大多数自动化工具提供了监控功能，可以实时跟踪数据状态和存储成本。 总的来说，使用自动化工具进行数据生命周期管理是一个高效且节省成本的方法，它提高了数据管理的质量和效率。
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  • 回答了问题 2024-07-17

    如何借助AI技术为NAS注入新活力？

    在大数据时代，AI技术为网络附加存储（NAS）系统提供了强大的赋能升级途径。首先，深度学习可以用于优化存储资源分配，通过分析数据访问模式和使用频率，智能预测存储需求，从而实现更高效的数据存储和检索。其次，自动化处理能力可以简化NAS的管理工作，例如自动备份、数据分类和索引构建，减少人工干预，提高系统稳定性和可靠性。最后，预测分析可以用于预测存储趋势和潜在问题，提前进行资源扩展或故障预防。 曾有幸参与开发过一个基于AI的NAS优化项目，通过机器学习模型预测数据访问模式，动态调整存储策略，显著提升了存储效率。同时，利用AI进行自动化故障检测和预防，减少了系统停机时间。这些经验表明，AI技术的应用能够为NAS系统带来革命性的改进，满足日益增长的数据存储和管理需求。
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  • 回答了问题 2024-07-17

    人工智能与“人工”之间如何平衡？

    人工智能技术的快速发展确实给社会带来了深远的影响。它不仅提高了生产效率，还改变了人们的工作方式和生活方式。然而，这种技术进步也引发了一些担忧，比如工作岗位的减少和人类创造力的削弱。如何在人工智能的高效自动化与人类独有的情感智慧、创新能力之间找到平衡，是一个值得深思的问题。 首先，我们需要认识到人工智能并不是要取代人类，而是要辅助人类。在许多领域，人工智能可以处理重复性高、耗时的工作，从而让人类有更多的时间和精力去从事那些需要创造力和情感智慧的工作。例如，在医疗领域，AI可以帮助医生分析大量的医疗数据，但最终的诊断和治疗决策仍然需要医生的专业知识和经验。在教育领域，AI可以辅助教师进行个性化教学，但教师对学生的关怀和引导是机器无法替代的。 其次，人工智能的发展也为我们提供了新的就业机会。随着技术的进步，新的职业不断涌现，比如数据分析师、机器学习工程师等。这些职业需要人类的智慧和创造力，同时也需要与人工智能技术相结合。因此，我们应该通过教育和培训，帮助人们掌握与人工智能相关的技能，提高他们的就业竞争力。 此外，我们还需要关注人工智能的伦理和社会责任。在享受技术红利的同时，我们不能忽视人工智能可能带来的负面影响，比如隐私泄露、数据滥用等。我们需要制定相应的法律法规，确保人工智能技术的发展不会损害人类的利益。 在实际工作中，程序员可以通过开发智能系统来提高工作效率。比如，开发一个自动化的代码审查工具，可以帮助程序员更快地发现代码中的错误和漏洞，从而提高代码质量。同时，程序员也需要不断学习新的技术，提升自己的创新能力，以适应不断变化的技术环境。 总之，人工智能与人类并不是对立的，而是可以相互补充、共同进步的。我们需要在享受技术红利的同时，关注人类的价值和意义，促进人机协作共生。通过教育、培训和法律法规的完善，我们可以在人工智能的高效自动化与人类独有的情感智慧、创新能力之间找到一个和谐的平衡点。这样，我们才能在技术进步的同时，保持社会的和谐与可持续发展。
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  • 回答了问题 2024-07-09

    通用大模型VS垂直大模型，你倾向于哪一方？

    在AI领域，通用大模型与垂直大模型各有千秋。通用大模型的广泛适用性使其能够快速应对多样化的需求，而垂直大模型则在特定领域提供更精准的服务。我认为两者并非非此即彼，而是可以相辅相成。在实际开发中，我会根据项目需求灵活选择或结合使用。例如，在需要快速原型或跨领域应用时，通用模型是首选；而在追求高精度和专业性能的场合，垂直模型则更为合适。关键在于理解每种模型的优势和局限，并根据具体场景做出最合适的技术选择，以实现最佳的用户体验和效率。
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  • 回答了问题 2024-07-09

    分享出你的「松弛感工作」必备AI技能，并展示使用效果

    AI技能在提升工作效率和生活幸福感方面发挥着重要作用。例如，自然语言处理（NLP）技术可以帮助快速理解和生成文本，提高沟通效率。机器学习模型能够分析大量数据，为决策提供支持。个性化推荐系统则能根据用户偏好推荐内容，节省搜索时间。语音识别技术让双手得以解放，通过语音指令控制设备。日常使用智能助手，进行多语言对话、文件处理和信息检索，简化信息获取过程。这些技能不仅让工作更加高效，也使日常生活更加便捷和愉悦。
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  • 回答了问题 2024-07-09

    如何破除工作中的“路径依赖”？

    面对这种自我限制的现象，关键在于培养自我意识和适应性。首先，认识到固守现状的倾向，然后积极寻求变化。工作与生活中，我经常通过学习新技术、工具和方法来打破常规。例如，当遇到问题时，我会尝试不同的编程语言或算法来找到更有效的解决方案。此外，定期回顾和反思自己的工作流程也是有益的，这有助于识别并改进那些不再高效的实践。最后，保持好奇心和开放心态，愿意接受新事物，是避免陷入习惯性依赖的关键。
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  • 回答了问题 2024-06-26

    国内AI大模型高考数学成绩超GPT-4o，如何看待这一结果？

    复旦NLP实验室的LLMEVAL团队推出的2024高考数学真题系列评测是一个非常有价值的研究项目。通过让多个大型语言模型参与高考数学科目的评测，可以深入了解这些模型在数学领域的表现和能力。以下是对这一结果的一些看法： 模型性能的差异：评测结果显示，大部分测试模型在简单题上表现较好，但在中档题中表现一般。这表明不同模型在处理数学问题的能力上存在差异。对于简单题，模型可能更容易理解和回答；而中档题则需要更复杂的逻辑推理和数学知识，这对模型来说更具挑战性。GPT-4o与Qwen-72b的稳定表现：GPT-4o和Qwen-72b在两次测试中都排名靠前，显示出它们在数学领域的较强能力。这两种模型可能在数学问题的理解和回答方面具有某些优势，或者它们的训练数据和方法更适合处理这类问题。通义千问Qwen2-72b的超越：值得一提的是，通义千问Qwen2-72b在两次排名中都超过了GPT-4o。这表明Qwen2-72b在数学领域的表现可能优于GPT-4o。然而，这种差异是否显著还需进一步观察和分析。评测的意义：这次评测不仅展示了各个模型在数学领域的表现，还为研究人员和开发者提供了宝贵的反馈。通过分析评测结果，我们可以了解现有模型在哪些方面有优势，哪些方面需要改进。这将有助于推动自然语言处理和人工智能领域的发展。未来的展望：虽然这次评测取得了一些有趣的结果，但仍有许多问题值得探讨。例如，如何进一步提高模型在复杂数学问题上的表现？如何使模型更好地理解和应用数学知识？未来，我们期待看到更多类似的研究项目，以推动人工智能在数学领域的应用和发展。
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  • 回答了问题 2024-06-26

    如何避免“写代码5分钟，调试2小时”的尴尬？

    在软件开发过程中，提高编码效率和减少调试时间是每位程序员都追求的目标。我们可以从以下几方面入手： 充分理解需求：在开始编码之前，确保对需求有深入且准确的理解。这有助于编写出更符合预期的代码，从而减少后续调试的时间。设计良好的架构：在编写代码之前，花时间设计一个清晰、可扩展的架构。这有助于在开发过程中保持代码的组织性和可维护性，降低调试难度。编写可测试的代码：遵循编写可测试代码的原则，如编写独立的单元测试。这样做可以在开发过程中及时发现并修复错误，而不是等到整个系统集成的后期才发现问题。代码审查与重构：定期进行代码审查，以便及时发现潜在的问题和改进点。同时，不要害怕重构代码，以消除技术债务和提高代码质量。使用版本控制：利用Git等版本控制系统来跟踪代码的变更历史。当出现问题时，可以更容易地回溯到之前的稳定状态，从而加快调试速度。利用调试工具：熟练使用IDE和调试工具，如断点、单步执行、查看变量值等。这些工具可以帮助开发者快速定位问题所在。编写日志记录：在代码中合理地添加日志记录语句，以便在调试时能够追踪程序的执行流程和关键变量的状态。遵循最佳实践：学习并遵循所在编程语言和社区的最佳实践。这些实践通常是经过验证的，可以提高代码质量和开发效率。持续学习与提升：技术在不断发展，新的编程语言、框架和工具层出不穷。通过持续学习和提升自己的技能，开发者可以更加高效地应对各种编程挑战。保持耐心与细心：编程是一项需要耐心和细心的活动。在面对复杂问题时，保持冷静，逐步分析和解决问题，往往能够避免长时间的调试。
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