楠竹11_社区达人页

个人头像照片
楠竹11

0关注

0粉丝

已加入开发者社区695

勋章 更多

个人头像照片
专家博主
专家博主
个人头像照片
星级博主
星级博主
个人头像照片
乘风问答官
乘风问答官
个人头像照片
技术博主
技术博主
个人头像照片
一代宗师
一代宗师

成就

已发布1523篇文章
1691条评论
已回答267个问题
2条评论
已发布0个视频
github地址

技术能力

兴趣领域
擅长领域
技术认证

暂时未有相关云产品技术能力~

共建共享

暂无精选文章
暂无更多信息
暂无更多信息
  • 发表了文章 2025-01-17

    率先解决多类数据同时受损,中科大MIRA团队TRACER入选NeurIPS 2024:强鲁棒性的离线变分贝叶斯强化学习

  • 发表了文章 2025-01-17

    NeurIPS 2024:无需训练,一个框架搞定开放式目标检测、实例分割

  • 发表了文章 2025-01-17

    LeCun 的世界模型初步实现!基于预训练视觉特征,看一眼任务就能零样本规划

  • 发表了文章 2025-01-16

    1000多个智能体组成,AI社会模拟器MATRIX-Gen助力大模型自我进化

  • 发表了文章 2025-01-16

    NeurIPS 2024 Spotlight:如何操纵时间序列预测结果?BackTime:全新的时间序列后门攻击范式

  • 发表了文章 2025-01-16

    Make U-Nets Great Again!北大&华为提出扩散架构U-DiT,六分之一算力即可超越DiT

  • 发表了文章 2025-01-15

    穹彻智能-上交大最新Nature子刊速递:解析深度学习驱动的视触觉动态重建方案

  • 发表了文章 2025-01-15

    Token化一切,甚至网络!北大&谷歌&马普所提出TokenFormer,Transformer从来没有这么灵活过!

  • 发表了文章 2025-01-15

    首个多模态连续学习综述,港中文、清华、UIC联合发布

  • 发表了文章 2025-01-14

    一句话爆改三维场景!斯坦福吴佳俊团队新作:场景语言,智能补全文本到3D的场景理解

  • 发表了文章 2025-01-14

    WHALE来了,南大周志华团队做出更强泛化的世界模型

  • 发表了文章 2025-01-14

    Scaling Laws终结,量化无用,AI大佬都在审视这篇论文

  • 发表了文章 2025-01-13

    CCS 2024:如何严格衡量机器学习算法的隐私泄露? ETH有了新发现

  • 发表了文章 2025-01-13

    扩散模型失宠?端侧非自回归图像生成基础模型Meissonic登场,超越SDXL!

  • 发表了文章 2025-01-13

    深度揭秘CoT!普林斯顿耶鲁发布最新报告:大模型既有记忆推理、也有概率推理

  • 发表了文章 2025-01-10

    专家模型不要专家并行!微软开源MoE新路径

  • 发表了文章 2025-01-10

    ByteDance Research登Nature子刊:AI+冷冻电镜,揭示蛋白质动态

  • 发表了文章 2025-01-10

    完全开源的代码大模型OpenCoder来了,跻身性能第一梯队

  • 发表了文章 2025-01-09

    CIKM 2024:两位本科生一作,首次提出持续学习+少样本知识图谱补全

  • 发表了文章 2025-01-09

    谷歌苹果曝出LLM惊人内幕,自主识别错误却装糊涂!AI幻觉背后藏着更大秘密

正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
  • 回答了问题 2025-01-16

    AI年味,创意新年,你认为AI能否为春节活动增添新意呢?

    阿里云 AI 解决方案推出的春节主题创作活动,让我们眼前一亮。 首先,我被函数计算与百炼模型的结合所吸引。通过这个工具,我可以轻松地创作出新年故事剧本。只需输入一些关键词和情节梗概,AI 就能为我生成一个完整的故事。这不仅节省了我大量的时间和精力,还让我的故事更加丰富和有趣。 除了故事剧本,我还尝试了创作 AI 绘本。通过输入春节相关的知识点和图片描述,AI 能够为我生成一本精美的绘本。这对于向孩子们传授春节文化知识来说,无疑是一个绝佳的方式。 接下来,我参与了与智能体的春节互动活动。通过与智能体的对话,我可以了解更多关于春节的习俗和传统。智能体不仅能够回答我的问题,还能够与我进行有趣的互动游戏。这让我对春节有了更深入的了解,也为我和家人的春节增添了更多的乐趣。 当然,春节少不了拜年红包。通过阿里云 AI 解决方案,我可以轻松地生成个性化的拜年红包。只需上传自己的照片和祝福语,AI 就能为我生成一个独一无二的红包。这不仅让我的祝福更加特别,也让我的家人和朋友们感受到了我的用心。 此外,我还尝试了创作蛇年中国画。通过输入一些关键词和风格要求,AI 能够为我生成一幅精美的中国画作品。这对于像我这样没有绘画基础的人来说,无疑是一个巨大的惊喜。 通过这些活动,我不仅体验到了 AI 技术的强大和便捷,还定格了许多春节的美好瞬间。无论是与家人一起欣赏 AI 绘本,还是与朋友们分享个性化的拜年红包,都让我的春节更加难忘和有意义。 参与这些活动后,我深刻地感受到了 AI 为春节活动所带来的新意。它不仅能够帮助我们节省时间和精力,还能够为我们提供更多有趣和创意的方式来庆祝春节。无论是创作故事剧本、绘本还是艺术作品,AI 都能够为我们带来惊喜和启发。 同时,AI 也为我们提供了更多与家人和朋友互动的机会。通过与智能体的对话和游戏,我们可以一起学习和了解春节文化,增进彼此的感情。而个性化的拜年红包和艺术作品,则能够让我们的祝福和心意更加特别和珍贵。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-01-14

    在海量用户中,将如何快速定位到目标人群进行个性化营销?

    一、构建用户画像分析 首先,我们需要构建一个全面的用户标签系统。这个系统基于用户的属性(如年龄、性别、地理位置等)和行为数据(如浏览记录、购买历史等),为每个用户创建详细的标签。这些标签是个性化运营的基础,帮助我们更好地理解用户的需求和偏好。 为了实现实时的用户特征筛选和群体画像统计,我选择了ClickHouse这一高性能数据库技术。ClickHouse能够高效地处理海量日志记录,支持自定义条件过滤,使我们能够迅速分析用户的行为模式,从而更精准地识别出具有特定兴趣或需求的目标用户群。 二、应用图计算引擎 图计算引擎在处理复杂的用户-商品关系或社交网络中的关系数据方面表现出色。它能够提高推荐系统的效率和准确性。例如,在电商领域,我们可以利用图计算分析用户之间的相似购买行为,从而为他们推荐更相关的商品。 对于社交平台,图计算可以帮助我们理解用户间的互动模式,发现潜在的兴趣社群。这些社群可以成为我们提供定制化内容或服务的理想目标群体。 三、利用大数据分析工具 阿里云Elasticsearch是我常用的大数据分析工具之一。它适用于多种场景下的数据分析任务,包括日志分析、信息检索以及业务数据智能分析。Elasticsearch的强大全文检索能力,使得即使面对PB级别的数据量,我们也能迅速找到相关信息,满足复杂的查询需求。 ClickHouse则是另一个高效的数据分析工具,特别适合大规模数据集的实时分析。它能够在短时间内完成千亿规模的数据分析,并支持高吞吐量的数据写入,非常适合需要频繁更新和查询的应用场景。 四、应用机器学习模型 为了更智能地圈选目标人群,我利用了阿里云提供的用户增长插件。这个插件可以根据我们的运营目标选择合适的模型组合,自动从大量用户中筛选出符合特定条件的目标群体。此外,它还支持通过智能短信等方式直接触达选定用户,大大提高了营销效率。 阿里云机器学习平台PAI也是我常用的工具之一。它具备强大的算法能力,可用于用户召回、流失预测及高价值用户挖掘等多种运营场景。通过PAI,我们可以做出更加科学合理的营销决策,提升营销效果。 五、综合应用阿里云技术解决方案 结合上述技术,我采用了阿里云提供的高价值用户挖掘及触达解决方案。这个方案包含数据支撑、智能用户增长、运营管理与触达三个核心模块。 首先,我们将业务相关数据存储在阿里云OSS中,并使用DataWorks进行数据清洗,生成符合运营要求的训练数据和人群数据。然后,利用PAI提供的智能用户增长插件,智能圈选待运营人群、生成运行策略。最后,结合阿里云短信服务,基于运营计划自动触达发起运营活动。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-01-14

    你认为哪些领域的知识对开发者来说特别重要?

    1.编程语言与算法 编程语言是开发者与计算机沟通的桥梁,而算法则是解决问题的核心。我最初学习的是C语言,它让我理解了计算机底层的工作原理。随后,我转向了Python,其简洁的语法和丰富的库让我能够更高效地开发应用。 然而,仅仅掌握编程语言是不够的。在实际开发中,我遇到了许多复杂的问题,需要运用算法来解决。例如,在处理大规模数据时,我需要使用排序算法来提高查询效率。通过学习《算法导论》等经典书籍,我掌握了各种常见的算法,并能够根据实际需求选择合适的算法。 2.数据结构 数据结构是组织和存储数据的方式,它直接影响到程序的性能和可维护性。在我的开发生涯中,我曾因为选择了不合适的数据结构而导致程序运行缓慢或出现内存泄漏等问题。 通过学习《数据结构与算法分析》等书籍,我了解了各种常见的数据结构,如数组、链表、栈、队列、哈希表等。我学会了根据实际需求选择合适的数据结构,并能够根据需要设计自定义的数据结构。 3.操作系统 操作系统是管理计算机硬件和软件资源的系统软件,它为应用程序提供了运行环境。作为开发者,了解操作系统的工作原理对于编写高效、稳定的程序至关重要。 在我的开发生涯中,我曾遇到过许多与操作系统相关的问题,如进程管理、内存管理、文件系统等。通过学习《操作系统原理》等书籍,我了解了操作系统的基本概念和工作原理,并能够根据实际需求优化程序的性能。 4.计算机网络 计算机网络是连接计算机的网络,它使得不同地理位置的计算机能够相互通信。作为开发者,了解计算机网络的工作原理对于开发网络应用至关重要。 在我的开发生涯中,我曾参与过许多网络应用的开发,如Web应用、移动应用等。通过学习《计算机网络》等书籍,我了解了计算机网络的基本概念和工作原理,如TCP/IP协议栈、HTTP协议等。这些知识帮助我解决了许多与网络相关的问题,并提高了程序的性能和稳定性。 5.数据库 数据库是存储和管理数据的系统软件,它为应用程序提供了数据持久化的能力。作为开发者,了解数据库的工作原理对于设计和优化数据库应用至关重要。 在我的开发生涯中,我曾参与过许多数据库应用的开发,如关系型数据库(如MySQL)和非关系型数据库(如MongoDB)。通过学习《数据库系统概论》等书籍,我了解了数据库的基本概念和工作原理,如数据模型、查询优化等。这些知识帮助我设计了高效的数据库结构,并提高了程序的性能和可维护性。 6.软件工程 软件工程是研究如何系统化、规范化地开发和维护软件的学科。作为开发者,了解软件工程的原理和方法对于提高软件的质量和可维护性至关重要。 在我的开发生涯中,我曾参与过许多大型软件项目的开发。通过学习《软件工程》等书籍,我了解了软件工程的基本概念和方法,如需求分析、设计模式、测试等。这些知识帮助我提高了软件的质量和可维护性,并减少了开发过程中的错误和风险。 7.领域知识 除了上述通用的技术知识外,了解特定领域的知识对于开发者来说也非常重要。例如,如果你从事金融领域的开发,那么了解金融业务和相关法规是必不可少的。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-01-14

    使用安全体检功能,看看你有多少未修复的安全问题?

    一、具体说说不同的检测项是否对自己有帮助 通过这次安全体检,我发现多个检测项对我的云服务安全配置确实有很大的帮助。 1.不当产品配置检测:这一检测项帮助我发现了可能因配置不当而引入的安全漏洞,如未设置强密码或未启用多因素认证等。通过及时修复这些问题,我能够防止未经授权的访问和数据泄露。 2.潜在安全隐患检测:该检测项识别出了系统中可能存在的安全弱点,如未更新的软件补丁、过时的加密算法等。通过及时解决这些问题,我能够降低安全风险。 3.安全策略一致性检测:这一检测项确保了我的云服务安全策略与企业的整体安全策略保持一致。通过检查访问控制、数据加密、日志审计等方面的配置,我能够维护一个统一、高效的安全管理体系。 4.新兴威胁预警:安全体检还提供了关于新兴网络威胁的预警信息,帮助我及时了解并应对这些威胁。这对于保持我的云服务安全至关重要。 二、针对安全体检还有哪些需要的功能或者建议 尽管阿里云的安全体检功能已经非常强大,但我认为还有一些可以改进或添加的功能,以进一步提升其实用性和效果。 1.更细粒度的检测项:目前的安全体检功能已经覆盖了多个关键领域,但我认为可以进一步细化检测项,以提供更具体的安全建议和修复方案。例如,在不当产品配置检测中,可以针对不同类型的云服务提供更具针对性的配置建议。 2.实时安全监控与告警:除了定期的安全体检外,我建议增加实时安全监控与告警功能。这样,一旦我的云服务出现安全异常或潜在威胁,阿里云能够立即通知我,并提供相应的应对措施。 3.安全培训与教育资源:为了提高用户的安全意识和技能水平,我建议阿里云在安全体检功能中增加安全培训与教育资源。这些资源可以包括安全最佳实践指南、在线培训课程、安全事件案例分析等。 4.跨云服务的安全整合:随着企业云服务的多样化发展,我建议阿里云在安全体检功能中实现跨云服务的安全整合。这意味着安全体检能够覆盖我在阿里云上使用的所有云服务,并提供一个统一的安全视图和报告。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-01-14

    AI时代,聊聊如何从海量数据中挖掘金矿?

    一、Dataphin的优势与不足 优势: 1.多云多引擎支持:Dataphin的多云多引擎支持能力给我留下了深刻印象。它能够无缝集成各种计算引擎和部署环境,这对于拥有复杂IT架构的企业来说是一个巨大的福音。通过资产利旧,企业可以显著降低成本并提高效率。 2.标准统一安全可靠:Dataphin遵循阿里巴巴的OneData方法论和DAMA数据治理理念,确保了数据的一致性和可靠性。这对于建立信任并确保数据治理的长期成功至关重要。 3.全域盘点驱动消费:Dataphin在数据治理方面的丰富经验使其能够打通多种消费场景。通过自动化元数据采集、标准化管理、全方位呈现和多样化应用,企业可以全面了解其数据资产状况,并最大化数据价值。 4.高效的数据研发能力:Dataphin提供了全域数据汇聚、设计即研发、发布管控、灵活调度和智能运维等功能,使数据生产更加高效。这些功能满足了各种开发场景的需求,并显著提升了运维效率。 5.强大的数据治理能力:Dataphin包括数据标准管理、数据质量模块和数据安全功能等,帮助企业快速建设高质量数据并确保数据安全合规。这些功能对于建立强大的数据治理基础至关重要。 不足: 尽管Dataphin在许多方面都表现出色,但我也发现了一些潜在的改进空间。例如,在处理某些复杂的数据场景时,可能需要更灵活的配置选项和更强大的数据处理能力。此外,随着技术的不断进步,Dataphin也需要持续更新和升级,以满足新的数据治理需求和技术趋势。 功能如何提升数据治理效率: Dataphin的上述优势功能共同作用于企业的数据治理流程中,能够显著提升效率。通过全域数据汇聚和自动化元数据采集,企业可以快速整合内部各业务系统的数据,打破数据孤岛。设计即研发和发布管控功能确保了数据模型与代码的一致性,从而提高了数据质量。数据标准管理和数据质量模块帮助企业建立了统一的数据标准和监控体系,保障了数据的准确性和可靠性。最后,数据安全功能和资源治理功能确保了数据的安全性和合规性,同时降低了成本并减少了资源浪费。 二、行业案例的启发与应用前景 启发: 白皮书中提到的行业案例,如雅戈尔、台州银行、一汽红旗和敏实集团等,通过应用Dataphin在数据治理、业务创新和效率提升方面取得了显著成效。这些案例让我深刻认识到Dataphin在企业数据治理中的重要作用和价值。它们展示了如何通过有效的数据治理来推动业务增长和创新。 应用前景: 我认为Dataphin在各行各业的应用前景都非常广阔。随着数字化转型的加速推进,越来越多的企业开始重视数据治理和数据资产的价值。Dataphin作为阿里巴巴数据中台方法论的工具化沉淀,能够帮助企业构建数据中台,实现数据的建设、治理与消费一体化。无论是金融、零售、制造还是其他行业,Dataphin都能够提供一站式的数据解决方案,助力企业提升数据管理水平并实现数字化转型。 三、未来市场竞争中的机会、挑战与提升竞争力的建议 机会: 1.市场需求增长:随着数字化转型的深入发展,企业对数据治理和数据资产管理的需求将不断增长,这为Dataphin提供了巨大的市场机会。 2.技术创新:随着大数据、人工智能等技术的不断发展,Dataphin可以不断引入新技术和新功能,提升产品的竞争力和附加值。 挑战: 1.市场竞争:在数据治理领域,已经涌现出众多优秀的产品和解决方案。Dataphin需要不断提升产品的性能和用户体验,以在激烈的市场竞争中脱颖而出。 2.客户需求多样化:不同行业、不同规模的企业对数据治理的需求各不相同。Dataphin需要更加深入地了解客户的需求和痛点,提供更加个性化的解决方案和服务。 提升竞争力的建议: 1.加强技术研发和创新:Dataphin应该不断引入新技术和新功能,提升产品的性能和用户体验。同时,加强与高校、科研机构等的合作,共同推动数据治理技术的创新和发展。 2.深化行业应用和理解:针对不同行业的特点和需求,Dataphin应该提供更加个性化的解决方案和服务。加强与行业客户的沟通和合作,深入了解客户的业务场景和痛点,不断优化产品功能和用户体验。 3.加强生态合作和开放:与更多的合作伙伴建立合作关系,共同推动数据治理生态的发展和繁荣。同时,开放更多的API和接口,支持企业进行二次开发和定制化需求满足。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-01-07

    与 AI “对话”,多模态音视频交互能给生活提供多大便利?

    阿里云百炼大模型服务平台的“音视频实时互动”功能,为我们提供了一种简单、高效的方式来搭建多模态AI应用。无需编写复杂的代码,只需通过几个简单的步骤,就能创建一个能听、能看、会说的智能体。 我亲自体验了这个过程,从新建智能体应用、配置模型、编写提示词,到设置音视频API-KEY并发布应用,整个过程流畅而高效。最让我惊喜的是,百炼平台已经预置了200多种文本、语音、视觉理解大模型,包括具备强大视觉智能体能力的阿里云Qwen2-VL大模型。这意味着,我们无需从零开始训练模型,就能直接使用这些强大的AI能力。 多模态交互技术的应用场景非常广泛,几乎涵盖了我们生活的方方面面。以下是一些我认为最具潜力的应用场景: 1.智能助手:无论是在家中还是在办公室,智能助手都能成为我们的得力助手。它能帮助我们管理日程、提醒重要事项、提供实时天气信息等。通过多模态交互,我们能以更自然的方式与智能助手交流,提高工作和生活的效率。 2.虚拟陪伴:对于独居老人或需要陪伴的人群来说,虚拟陪伴智能体将是一个温暖的伙伴。它能通过语音和视觉与用户进行互动,提供情感支持和娱乐服务。这种技术的发展,有望缓解孤独感,提高人们的生活质量。 3.教育领域:多模态交互技术在教育领域的应用也非常有前景。通过智能体,学生可以获得个性化的学习体验,与虚拟教师进行实时互动。这种交互方式不仅能提高学习效果,还能激发学生的学习兴趣。 4.医疗健康:在医疗健康领域,多模态交互技术可以用于远程医疗、健康监测等方面。通过智能体,医生可以与患者进行实时交流,提供诊断和治疗建议。而患者也可以通过智能体进行自我健康管理,及时发现潜在的健康问题。 随着多模态交互技术的不断发展和完善,我相信未来的生活将变得更加智能、便捷。我们可以期待以下几点: 1.更自然的交互方式:未来的智能体将具备更强大的自然语言理解和生成能力,能够与我们进行更流畅、自然的对话。同时,它们还将具备更丰富的情感表达能力,让我们在与智能体的互动中感受到更多的温暖和关怀。 2.更广泛的应用场景:随着技术的成熟和成本的降低,多模态交互技术将被应用到更多的领域和场景中。无论是在家庭、工作场所还是公共空间,我们都将看到越来越多的智能体为我们提供服务。 3.更个性化的服务:通过大数据和机器学习技术,未来的智能体将能够更好地了解我们的需求和喜好,为我们提供更个性化、定制化的服务。无论是音乐推荐、电影选择还是购物建议,智能体都将成为我们生活中最贴心的伙伴。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-01-07

    AI造势,学习机爆火,距离“AI家教”还有多远?

    生成式AI技术的发展,使得人类与大模型的交互更加精进。大模型在训练过程中不断学习人类的思考方式,而人类在与大模型的对话中也收获了灵感和新知。这种“教学相长”的过程,正是教育追求的理想状态。因此,生成式AI与教育的高度适配,使得教育成为生成式AI落地的绝佳领域。 AI智能体为学生提供个性化教学,主要体现在课后阶段,能够有效实现一对一学习辅导。在生成式AI出现之前,个性化学习是一件成本极高的事情,需要先进的硬件设备、更多的师资力量以及教学场地。而现在,AI智能体可以作为每个学生的私人助教,随时随地陪伴学生学习。 然而,在实现真正的“AI家教”之前,我们还面临一些挑战。 1.数据质量:高质量的教育数据获取受限,导致可训练的教育人工智能模型有限。数据质量成为教育大模型发展的关键。2.幻觉问题:教育大模型在数学问题上的准确性偏低,尚无法达到可大规模应用的水平。解决幻觉问题是教育大模型规模化应用的必经之路。3.价值观对齐:确保模型回答的准确性和价值导向是教育大模型落地的重要前提。需要采用RLHF(人类反馈强化学习)等方法,使模型与复杂的人类价值观对齐。 尽管面临挑战,但生成式AI在教育领域的应用前景依然广阔。未来,我们将看到以下趋势: 1.跨学科理解:跨学科大模型将成为模型层玩家的核心竞争力。它能够帮助学生将知识点真正融会贯通,并运用知识解决现实问题。2.多模态演进:多模态大模型将不同模态的信息进行整合,能够促进更加准确、全面的理解和推理。这将使得AI智能体更好地理解学生的学习状态和需求,并提供个性化指导建议。3.具象化发展:AI智能体将从虚拟世界走向真实世界,拥有实体形象。具身智能将进一步扩大智能体的能力范围,赋能教育实践场景。4.人机共融:在脑机时代,AI智能体与人类的交互将更加深入,人机共融将达到新的高度。AI智能体将能够更准确地理解人类的意图和状态,并对有学习障碍的人群进行干预。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-31

    2024年接近尾声,你对即将到来的2025年有什么样的期待或愿望?

    作为一名开发者,我对即将到来的2025年充满了期待。在这个即将被人工智能(AI)深刻改变的世界里,我看到了无限的可能性和机遇。 AI Agent:人机交互的新篇章 我对AI Agent的发展尤为关注。想象一下,未来的AI不仅能理解我们的需求,还能主动分解复杂任务、规划流程并执行动作。这将极大地提升工作效率和生活便利性。我期待着“Agent的AI”的出现,它们能自主学习和优化任务流程,动态适应新环境,进一步缩小与人类智能的差距。这将使我们能够专注于更具创造性和战略性的工作,而将繁琐的任务交给AI处理。 大模型的“慢思考”:质量与深度的追求 大模型的“慢思考”概念也让我深感兴趣。我们习惯了追求即时性和精确性,但大模型在处理复杂问题时需要时间来“思考”,这更接近人类的认知过程。我认为,我们应该接受并理解大模型可能需要一定时间来产出高质量的工作成果。通过在推理阶段进行优化和改进,大模型能在不改变原有结构的情况下显著提升智能水平。这提醒我们,对AI的能力评价应更多关注其长期潜力,而非仅仅基于初次交互的表现。 超级大模型与智慧体大模型:跨领域的智能整合 尽管通用人工智能(AGI)在2025年可能仍不会成为现实,但我对智慧体大模型的出现充满期待。这种新型大模型能集成多个专用模型的功能,通过高效的协同机制实现跨领域的知识共享和任务协作。它将打破各个专用模型之间的壁垒,形成一个互联互通的智能生态系统。这不仅是技术上的进步,更是向真正通用人工智能迈进的重要一步。 无限记忆与思想克隆:重新定义人机关系 大模型无限记忆技术的发展将使AI能够存储和访问几乎无限制的历史信息,实现对复杂情境的深度理解和长期记忆。这将催生一系列新的技术和服务,如“思想克隆”,通过模拟个人的思想模式和记忆实现高度个性化的交互体验。虽然这个概念听起来既令人期待又有些害怕,但它可能为我们提供一个重新定义自己、开启无限可能性的机会。 人机协同增强:共同应对复杂挑战 人机协同技术的发展将使人类与AI能够更紧密地合作,共同应对复杂的挑战。在医疗、工业、设备维护等领域,通过将大模型的强大推理能力与人类的智慧相结合,我们可以实现前所未有的突破。这种协作模式将充分发挥人类的专业知识和创造力,同时利用AI提供的数据驱动洞察力和自动化支持。我相信,未来AI将不仅仅是赋能的工具,而是人类的合作者,我们需要适应并拥抱这个与AI共处的未来世界。 AI生成电影与娱乐模式的变革 我对AI生成电影的前景也非常看好。随着AI技术的进步,它将能够编写剧本、设计场景、执导拍摄、剪辑后期,甚至为角色配音和配乐。这将彻底颠覆传统的影视制作流程,带来前所未有的效率和创意。观众将体验到更加个性化、互动性强的内容,而AI生成的大量高质量内容将满足不断增长的娱乐需求。这不仅会改变电影产业,还将影响音乐、游戏、文学等多个娱乐领域,开启一个全新的娱乐时代。 生成式AI内容管理办法与法律AI 最后,我认为随着生成式AI技术的迅猛发展,其使用和生成内容的管理问题将日益凸显。政府和相关机构可能会出台具体的管理办法来加强人工智能的法律约束。为了有效应对这一挑战,未来可能会出现专门针对AI的新型法律工具——“法律AI”。它将以AI特有的方式处理和监管AI生成的内容,实现精准管理。通过引入法律AI,我们可以构建一个更加健全的监管体系,促进AI技术的安全、透明和负责任的发展。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-31

    当面对多种不同格式的文档时,如何让AI系统更好地处理复杂文档?

    使用百炼搭建 RAG 的体验 1. 多格式支持:文档智能能够精准识别并解析多种主流文件类型,将它们统一转换为结构化数据对象。这极大地简化了我们处理不同格式文档的流程,提高了工作效率。 2. 文档层级树提取:通过文档智能,我们可以轻松提取文档中的层级树结构。这对于生成层级摘要和进行 RAG ReRank 等功能非常有帮助,能够提升问答系统的准确性和相关性。 3. 版面信息分析:文档智能能够分析提取文档中的各种基础元素,如标题、目录、段落和表格等,甚至包括更复杂的元素如公式。这使得我们能够更全面地理解文档内容,为后续的语义分块和知识库构建提供更丰富的信息。 4. 灵活的部署方式:文档智能支持公共云 API/SDK 接入方式,产品形态灵活,使用门槛低。这使得我们能够快速集成和部署 RAG 系统,无需投入大量资源进行基础设施建设。 对多模态 RAG 的场景和技术产品的期待 1. 更强大的语义理解能力:随着技术的不断进步,我希望未来的 RAG 系统能够具备更强大的语义理解能力。这包括对文档中复杂语义关系的捕捉和推理,以及对多模态数据(如文本、图像和音频等)的联合理解。这将使 RAG 系统能够更准确地回答用户的问题,并提供更丰富的信息。 2. 更高效的知识库构建和管理:知识库是 RAG 系统的核心组成部分,其质量和效率直接影响到系统的性能。我期待未来的技术产品能够提供更高效的知识库构建和管理工具,包括自动化的知识抽取、知识融合和知识更新等功能。这将使我们能够更轻松地构建和维护高质量的知识库,为 RAG 系统提供更可靠的支持。 3. 更广泛的应用场景:目前,RAG 系统主要应用于知识库问答、智能客服和信息检索等领域。然而,我相信 RAG 技术有着更广泛的应用潜力。例如,在教育领域,RAG 系统可以用于辅助教学和个性化学习;在医疗领域,RAG 系统可以用于辅助诊断和医学知识查询等。我期待未来的技术产品能够不断拓展 RAG 的应用场景,为更多行业和领域带来价值。 4. 更低的使用门槛和成本:虽然目前的 RAG 技术已经取得了显著的进展,但对于一些中小型企业和个人开发者来说,使用 RAG 系统仍然存在一定的门槛和成本。我希望未来的技术产品能够进一步降低使用门槛和成本,使更多的人能够享受到 RAG 技术带来的便利和价值。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-24

    通义APP上新【局部风格化】新功能,万物皆可毛茸茸你体验了吗?

    作为一名开发者,我对【局部风格化】功能背后的技术原理进行了一番研究。据了解,这项功能是基于深度学习和计算机视觉技术实现的。它通过分析图片中的目标区域,提取其特征信息,然后利用预训练的神经网络模型对这些特征进行风格化处理,最终生成具有特定风格效果的图片。 这种技术的应用不仅局限于娱乐和创意领域,还具有广泛的商业价值。例如,在电商平台上,商家可以利用这项功能为商品图片添加各种风格效果,以吸引消费者的注意力;在广告设计中,设计师可以利用这项功能为广告素材添加创意元素,以增强广告的视觉冲击力。 通过这次对通义APP【局部风格化】功能的体验,我深刻感受到了科技与创意的完美结合所带来的乐趣和惊喜。这项功能不仅为用户提供了一个全新的创作工具,还为我们的生活增添了一份趣味和幽默感。 作为一名开发者,我也从中学到了很多。首先,我意识到技术创新的重要性。只有不断推出新的、有趣的功能,才能吸引用户的注意力并保持他们的忠诚度。其次,我认识到用户体验的重要性。一个好的功能不仅要技术上先进,还要在使用上简单易懂、有趣好玩。最后,我也看到了跨界合作的可能性。将AI技术与艺术、设计等领域相结合,可以创造出更多令人惊艳的作品和应用。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-24

    一个专属的智能 AI 总结助手,能在多大程度上提升工作效率?

    在决定构建AI总结助手之前,我曾对自己的日常工作进行了深入的反思。我发现,无论是阅读技术文档、撰写项目报告还是整理会议记录,我都需要花费大量的时间来提取关键信息、归纳总结要点。这些重复性的工作不仅降低了我的工作效率,还让我难以专注于更有价值的创新性任务。因此,我希望通过构建一个智能AI总结助手来解放自己的双手,让它成为我工作中的得力助手。 AI总结助手为我带来的几大便利: 1.高效的信息提取与归纳:无论是长篇的技术文档还是冗长的会议记录,AI总结助手都能在短时间内提取出关键信息,并以简洁明了的方式呈现给我。这大大减少了我在阅读和整理资料上所花费的时间。 2.准确的要点总结:AI总结助手基于先进的自然语言处理技术,能够准确识别并归纳出文档中的要点。这不仅避免了我在总结过程中可能出现的遗漏或偏差,还让我能够更全面地把握文档的核心内容。 3.个性化的定制服务:通过百炼平台的后台配置功能,我可以根据自己的需求对AI总结助手进行个性化的定制。例如,我可以设置特定的关键词或主题,让助手在总结过程中给予更多的关注。这种灵活性使得助手能够更好地适应我的工作习惯和需求。 4.无缝的集成与扩展:由于AI总结助手是基于函数计算构建的Web服务,因此它可以轻松地与其他系统或工具进行集成。例如,我可以将助手与我的项目管理工具或电子邮件系统相连接,实现自动化的信息处理和通知功能。这种无缝的集成与扩展能力为我的工作带来了极大的便利。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-16

    AI视频技术的发展是否会影响原创内容的价值?

    回想起我刚开始接触视频制作的时候,那是一个需要大量时间和专业知识的过程。从脚本编写、拍摄到后期剪辑,每一个环节都需要精心打磨。然而,随着AI技术的发展,这些繁琐的步骤逐渐被自动化工具所取代。现在,只需输入一段文字或语音,AI就能自动生成一段高质量的视频,这在以前是难以想象的。 这种技术的进步无疑为内容创作带来了巨大的便利。它使得更多的人能够参与到视频制作中来,无论是个人创作者还是企业,都能够以更低的成本和更短的时间制作出令人惊艳的视频内容。然而,这种便利也带来了一些问题。 当AI能够自动生成高质量的视频时,原创内容的独特性是否会受到挑战?在我看来,答案是肯定的。当AI可以轻松地模仿和复制任何风格和类型的内容时,原创作品的独特性将变得越来越难以凸显。观众可能会逐渐失去对原创内容的敏感度,因为他们无法区分哪些是AI生成的,哪些是真正由人类创造的。 个人创造力是否会被稀释?我认为,虽然AI技术可以帮助我们更高效地制作视频,但它并不能取代人类的创造力。真正的原创性作品仍然需要人类的独特视角、情感和经验。AI可以提供工具和辅助,但无法完全替代人类的创造力。 AI技术的发展为内容创作带来了更多的可能。它使得创作者能够更专注于创意和故事本身,而不必被技术细节所困扰。同时,AI技术也为创作者提供了更多的灵感和资源,他们可以利用AI生成的内容作为起点,进一步发挥自己的创造力。 AI视频技术的发展是一把双刃剑。它既为内容创作带来了巨大的便利和可能性,也带来了一些挑战和问题。作为创作者,我们需要学会如何与AI技术共存,如何利用它来提升自己的创作能力,而不是被它所替代。 我相信,真正的原创性和个人创造力是无法被AI所稀释的。因为它们源自于我们内心深处的情感、经验和独特视角。无论技术如何发展,这些都是无法被复制和替代的。所以,当任何人都能用AI轻松生成高质量视频时,我们更应该珍视和保护真正的原创性作品,因为它们是我们作为人类的独特价值所在。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-16

    日常工作中,开发者应该如何避免“效率陷阱”?

    过于追求短期成果而忽视了代码质量。在项目初期,为了尽快完成功能开发,我可能会选择一些简单的、临时的解决方案,而没有考虑到这些方案可能带来的长期维护成本。这种做法虽然在短期内提高了开发效率,但随着项目的推进,代码变得越来越难以理解和维护,最终反而降低了整体的开发效率。为了解决这个问题,我开始注重代码的可读性和可维护性,尽量使用清晰的命名、简洁的逻辑和良好的注释,同时也会定期进行代码审查和重构,确保代码的质量和可维护性。 缺乏长远规划。在项目开发过程中,我可能会过于关注当前的需求和任务,而没有考虑到未来可能的变化和扩展。这种做法虽然在短期内提高了开发效率,但随着项目需求的变化,我可能会发现之前的架构和设计无法满足新的需求,需要进行大规模的修改和重构,这不仅浪费了时间和资源,也降低了开发效率。为了解决这个问题,我开始注重项目的长远规划,在项目初期就与团队成员一起讨论和确定项目的架构和设计,同时也会定期进行需求分析和评估,确保项目的设计和实现能够满足未来的需求。 过度工作。在项目开发过程中,为了尽快完成任务,我可能会选择加班或牺牲休息时间来工作。这种做法虽然在短期内提高了开发效率,但长期来看,过度工作会导致我的身体和心理健康出现问题,最终反而降低了开发效率。为了解决这个问题,我开始注重工作与生活的平衡,尽量避免加班和过度工作,同时也会定期进行身体锻炼和放松活动,确保自己的身心健康。 除了以上提到的“效率陷阱”,我还遇到过其他一些问题,如缺乏有效的沟通和协作、技术债务的积累等。为了解决这些问题,我开始注重团队合作和沟通,尽量与团队成员保持良好的沟通和协作,同时也会定期进行技术债务的评估和清理,确保项目的健康和可持续发展。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-16

    AI 编码助手能否引领编程革命?一起探索 AI 对研发流程的变革

    AI编码可以帮助工程师解放许多重复性和低价值的任务。在传统的编码过程中,工程师需要花费大量时间编写代码、调试错误和进行单元测试。然而,通义灵码可以根据海量优秀开源代码数据训练,快速生成行级或函数级代码、单元测试和优化建议,从而减轻工程师的负担。这意味着工程师可以有更多的时间专注于解决复杂的问题、设计创新的解决方案和提高代码质量。 AI编码还可以提高研发团队的协作效率。在传统的研发流程中,团队成员需要通过会议、文档和代码审查等方式进行沟通和协作。然而,通义灵码可以与云效等DevOps工具链集成,提供完整的任务管理、代码托管和CI/CD流程,从而实现更高效的项目开发和管理。团队成员可以实时查看代码变更、测试结果和部署状态,及时发现和解决问题,从而提高软件交付的质量和速度。 AI编码还可以降低运维复杂性并提高成本效益。在传统的应用部署和扩展过程中,工程师需要手动配置服务器、调整资源和监控性能。然而,通义灵码可以与函数计算FC等云服务集成,实现自动扩展和按需计费,从而实现灵活的资源管理和快速的应用发布。工程师可以根据实际需求自动调整资源,避免资源浪费和性能瓶颈,从而降低运维成本并提高应用的可用性和可扩展性。 从需求分析、设计、编码、测试到部署,AI编码可能会对整个研发流程产生深远的影响。在需求分析阶段,AI可以帮助工程师理解和分析用户需求,生成需求文档和用例模型,从而提高需求的准确性和完整性。在设计阶段,AI可以帮助工程师进行系统架构设计、模块划分和接口定义,从而提高设计的合理性和可扩展性。在编码阶段,AI可以帮助工程师编写代码、进行代码审查和优化,从而提高代码的质量和效率。在测试阶段,AI可以帮助工程师生成测试用例、执行测试和分析测试结果,从而提高测试的覆盖率和准确性。在部署阶段,AI可以帮助工程师进行应用打包、配置管理和自动化部署,从而提高部署的效率和可靠性。 然而,AI编码也面临一些挑战和限制。首先,AI编码需要大量的数据和计算资源进行训练和推理,这可能会增加研发团队的成本和复杂性。其次,AI编码可能无法完全理解和解决复杂的业务逻辑和需求,需要工程师进行干预和调整。最后,AI编码可能引发一些伦理和社会问题,如代码的可解释性、安全性和隐私保护等。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-11

    AI新茶饮,是噱头还是未来?

    随着AI技术的快速发展,新茶饮行业开始积极探索智能化转型。从智能出茶机到AI互动营销,AI技术正在改变新茶饮的方方面面。例如,喜茶的智能出茶机可以在10秒钟内完成一杯茶饮的制作,而蜜雪冰城则成立了一家专注于人工智能的子公司。这些创新不仅提高了生产效率,还为消费者带来了全新的体验。 “AI把脉喝茶”是新茶饮行业中最具创新性的AI应用之一。通过AI图像识别技术,系统可以分析消费者的舌象和面象,并根据这些信息推荐合适的茶饮配方。这种个性化的饮品选择不仅满足了消费者对健康和养生的需求,还为他们提供了一种全新的互动体验。 除了个性化的饮品选择,AI技术还被广泛应用于新茶饮的制作流程中。智能出茶机、自动去皮机、智能蒸煮机等设备可以自动完成原料的制备、管理、调饮制茶等环节,大幅提升了产品制作的能力。这些设备不仅提高了生产效率,还确保了产品的一致性和质量。 AI技术还为新茶饮品牌提供了全新的营销方式。例如,茶百道和益禾堂利用超写实虚拟偶像和AR技术,推出了“AI虚拟偶像”推荐茶饮的活动,增加了消费者的互动体验。这种创新的营销方式不仅吸引了消费者的注意力,还为品牌带来了更多的曝光和销售机会。 尽管AI技术为新茶饮行业带来了许多机遇,但也存在一些挑战。首先,智能化设备的研发和维护需要大量的资金投入,这对于中小茶饮品牌来说可能是一个负担。其次,AI技术的应用仍处于探索阶段,其效果和稳定性还有待验证。最后,过度依赖AI技术可能会导致品牌失去独特的个性和灵魂。 然而,我认为AI新茶饮是未来饮品市场的必然发展方向。随着AI技术的不断进步和成本的降低,越来越多的茶饮品牌将采用智能化设备和系统。这将进一步提高生产效率、降低成本,并为消费者带来更好的体验。同时,AI技术还可以帮助品牌更好地了解消费者需求,从而提供更个性化的产品和服务。 作为一名开发者,我对AI新茶饮充满了兴趣,并尝试了一些AI茶饮产品。我发现,这些产品不仅在口味上有所创新,还为我提供了一种全新的互动体验。我认为,AI新茶饮不仅仅是一个噱头,而是未来饮品市场的趋势。它将为消费者带来更多的选择和便利,同时也为茶饮品牌提供了新的增长机会。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-11

    开发者们需要如何打造属于自己的Plan B?

    1.了解市场需求和技术趋势是打造Plan B的基础。我们需要时刻关注行业动态,了解最新的技术发展和市场需求变化。这可以通过阅读技术博客、参加行业会议、与同行交流等方式实现。只有了解了市场和趋势,我们才能更好地预测未来的变化,并据此制定相应的备用方案。 2.培养多元化的技能和知识体系是打造Plan B的关键。作为开发者,我们不能仅仅局限于某一项技术或领域,而应该积极学习和掌握多种技能。这样,即使某个领域的需求发生变化,我们也能迅速调整自己的方向,找到新的机遇。同时,多元化的技能和知识体系也能为我们提供更多的创新空间,让我们能够从不同的角度思考问题,提出更具有创新性的解决方案。 3.建立良好的人际关系和合作网络是打造Plan B的重要保障。在开发过程中,我们经常需要与其他开发者、设计师、产品经理等人员合作。因此,建立良好的人际关系和合作网络,可以为我们提供更多的资源和支持。当我们面临困难或挑战时,这些关系和网络可以为我们提供帮助和指导,让我们能够更快地找到解决问题的方法。 4.制定详细的项目计划和风险管理策略是打造Plan B的必备步骤。在开发项目之前,我们应该制定详细的项目计划,包括时间表、里程碑、任务分配等。同时,我们还应该制定风险管理策略,包括风险识别、风险评估、风险应对等。这样,即使项目过程中出现问题或变化,我们也能迅速调整计划,采取相应的措施,确保项目能够顺利进行。 5.保持积极的心态和持续的学习是打造Plan B的动力源泉。作为开发者,我们应该保持积极的心态,勇于面对挑战和变化。同时,我们还应该持续学习,不断提升自己的技能和知识水平。只有这样,我们才能更好地应对未来的不确定性,打造出一个真正适合自己的Plan B。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-03

    AI音色克隆挑战播客,它能模拟人的特质吗?

    让我们来看看音色克隆技术在播客领域的应用。通过这项技术,播客创作者可以轻松地复制自己或他人的声音,从而实现更多样化的内容创作。例如,他们可以创建虚拟角色,为这些角色赋予独特的声音,从而增强故事的沉浸感。此外,音色克隆技术还可以用于多语言内容的创作,通过复制母语者的声音,为非母语者提供更自然的听力体验。 然而,音色克隆技术也带来了一些潜在的问题。首先,它可能对原创性产生影响。如果任何人都可以轻松地复制他人的声音,那么原创内容的价值可能会受到质疑。这可能会导致创作者失去动力,因为他们的作品可能被轻易地复制和传播。 其次,音色克隆技术也引发了隐私保护的问题。如果个人的声音特征可以被轻易地捕捉和复制,那么他们的隐私可能会受到侵犯。例如,如果一个人的声音被复制并用于欺诈或其他非法目的,那么他们可能会遭受损失。 最后,音色克隆技术还可能对声音身份认同产生影响。如果个人的声音特征可以被轻易地复制和改变,那么他们可能会失去对自己声音的认同感。这可能会对他们的自我形象和自尊心产生负面影响。 至于音色克隆技术是否会引发与播客领域的流量竞争,我认为这取决于如何使用这项技术。如果创作者使用音色克隆技术来创造独特而有价值的内容,那么它可能会吸引更多的听众,从而增加流量。然而,如果创作者滥用这项技术,复制他人的内容或侵犯他人的隐私,那么它可能会引发负面的竞争,并损害整个播客生态系统的健康。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-12-03

    动机VS自律,对开发者们来说哪个比较重要?

    我个人认为,动机和自律在开发者的成长和项目成功中都扮演着不可或缺的角色。它们并不是相互排斥的,而是相辅相成的。 作为开发者,我们对技术有着浓厚的兴趣和热情。这种内在的动机驱使我们不断学习新的编程语言、框架和工具。我们渴望解决复杂的问题,并享受在解决问题的过程中所获得的成就感。这种动机不仅让我们保持对工作的热情,还促使我们不断突破自己的技术边界。 我记得在我刚开始从事开发工作的时候,我对学习新技术充满了好奇心和渴望。我会花费大量的时间阅读技术博客、参加在线课程和参与开源项目。这种强烈的动机让我在短时间内取得了显著的进步,并让我在团队中脱颖而出。 然而,仅仅依靠动机是不够的。在实际的项目开发中,我们经常会面临时间压力、需求变更和技术挑战。这时候,自律就显得尤为重要。 自律意味着我们能够制定合理的计划并严格执行。它要求我们在面对困难和挫折时保持冷静和专注。良好的自律习惯可以帮助我们更好地管理时间、提高工作效率,并确保代码的质量和可维护性。 我曾经参与过一个大型的项目,时间非常紧迫,需求也经常发生变化。在这样的情况下,我意识到仅仅依靠动机是不够的。我开始制定详细的计划,并严格按照计划执行。我学会了如何优先处理重要的任务,如何合理安排时间,以及如何在压力下保持专注。这些自律的习惯让我能够按时完成任务,并确保代码的质量和可维护性。 因此,我认为动机和自律在开发者的成长和项目成功中都是不可或缺的。动机为我们提供了前进的动力和方向,而自律则帮助我们将动机转化为实际的行动和成果。 当然,每个人的情况都是不同的。有些人可能更倾向于依靠动机来驱动自己,而另一些人则更注重自律。这并没有对错之分,关键是要找到适合自己的平衡点。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-11-27

    AI生成海报or人工手绘,哪个更戳你?

    AI生成的海报,以其高效、创新和个性化的特点,让我深感惊叹。以PAI-ArtLab为代表的AI设计平台,能够迅速根据用户需求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。这种自动化、智能化的设计方式,不仅大大节省了人力和时间成本,还保证了图片生成的质量,提高了图片产出的效率。AI通过对大量数据的分析和学习,能够捕捉到用户偏好的细微差别,从而生成既符合企业品牌形象,又能吸引目标受众注意的海报。此外,AI还能根据市场趋势和消费者心理的变化,实时调整设计策略,确保海报的时效性和吸引力。 然而,尽管AI生成的海报具有诸多优势,但我仍然被人工手绘作品的独特魅力所吸引。人工手绘作品,是艺术家通过画笔、颜料等媒介,将个人情感、审美观念和创作理念融入其中的结果。每一幅手绘作品都承载着艺术家的独特情感和思考,是艺术家与观众之间情感交流的桥梁。手绘作品在细节处理、色彩运用和构图布局等方面,往往具有更加细腻和丰富的表现力。艺术家通过巧妙的笔触和色彩搭配,能够营造出独特的视觉氛围和情感体验,使观众在欣赏作品的过程中产生共鸣。 在我个人的审美偏好和情感需求中,我更倾向于人工手绘作品来捕捉生活中的美好瞬间。手绘作品的原创性和艺术性让我着迷,每一幅作品都是艺术家独一无二的创作,无法被复制或替代。这种独特性使得手绘作品在艺术市场中具有极高的收藏价值和艺术价值。当我欣赏一幅手绘作品时,我能够感受到艺术家的情感和思考,这种情感交流让我获得更加深刻的情感体验。 然而,我并不排斥AI生成的海报。在商业领域和一些特定场景下,AI生成的海报能够迅速满足设计需求,同时保证图片的质量和吸引力。它的效率和创新性为我们的生活带来了便利和惊喜。我相信,随着AI技术的不断发展和进步,它将为艺术创作带来更多的可能性和机遇。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-11-26

    “AI +脱口秀”,笑点能靠算法去创造吗?

    为了探索这个问题,我开始尝试使用AI生成幽默段子。我利用了各种大模型,包括基于弱智吧语料训练的模型和阿里的鸟鸟分鸟模型。这些模型都声称能够生成具有幽默感的文本。 首先,我尝试了基于弱智吧语料训练的模型。弱智吧是一个以幽默和无厘头著称的贴吧,其中的段子往往具有强烈的逻辑性和语言陷阱。我向模型输入了一些经典的弱智吧问题,比如“一个半小时是几个半小时?”和“被门夹过的核桃,还能补脑吗?”。模型的回答虽然有时候能够理解问题的意思,但往往缺乏真正的幽默感。它的回答更像是对问题的直接解释,而不是一个有趣的笑话。 接下来,我尝试了阿里的鸟鸟分鸟模型。这个模型是基于脱口秀演员鸟鸟的文本风格和语速训练的。我与鸟鸟分鸟进行了一个小时的对话,发现它确实能够生成一些有趣的段子。比如,当我问它“雷公和电母用的是直流电还是交流电?”时,它回答道:“这个问题有点难,我得去问问他们本人。”这个回答虽然不是特别好笑,但至少比弱智吧模型的回答更有幽默感。 然而,尽管鸟鸟分鸟模型在生成幽默段子方面取得了一些进展,但我仍然觉得它的幽默感与真人创作相比还有很大差距。真人创作的幽默段子往往具有更丰富的情感和更深刻的洞察力,而AI生成的段子则显得有些生硬和机械。 那么,为什么AI在生成幽默段子方面还存在这样的挑战呢?我认为有几个原因: 1.幽默的主观性:幽默是一种非常主观的体验,每个人对幽默的理解和喜好都不同。这使得AI很难预测和满足所有人的幽默需求。 2.幽默的复杂性:幽默往往涉及复杂的语言技巧、文化背景和社会经验。AI虽然可以学习这些知识,但很难真正理解和运用它们来创造幽默。 3.幽默的创造力:幽默需要创造力和想象力,而这些正是AI目前所缺乏的。AI可以模仿和生成已知的幽默模式,但很难创造出全新的、令人惊喜的幽默。 尽管存在这些挑战,我仍然对AI在幽默领域的应用充满希望。随着技术的发展和数据的积累,AI可能会逐渐学会理解和创造幽默。同时,AI也可以作为人类创作者的辅助工具,帮助他们生成新的灵感和想法。
    踩0 评论0
正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
正在加载, 请稍后...
暂无更多信息