AI与真人并非替代关系，就像前几期的话题，《传统动画创作 VS AI动画创作》，当AI来临，AI与人工的各种冲突与同化就一直存在，必然会存在一个平衡点，AI与真人共同拓展有声内容的可能性边界。AI解决“规模化覆盖”的效率瓶颈，真人守护“共情力传递”的艺术内核，二者的协同将催生更丰富的声音生态。未来有声读物的最高境界，或许是让用户难以分辨技术与人文的界限——因为二者已如水墨交融，共绘听觉之美
1、打开设置，启用All Rules。 2、我的Rules规则截图如下： 3、生成了一段符合Rule规则的Python代码 from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends, status from pydantic import BaseModel, SecretStr, EmailStr from typing import Opti...
现在企业做数字化转型，说白了就是想让数据能更快、更准地支持决策。但现实情况是，很多公司的数据还停留在“晚上跑批，第二天看报表”的阶段，分析结论永远慢半拍。尤其是数据分散在各个系统里，CRM一套、ERP一套、官网又是一套，完全串不起来。 之前试过用传统的ETL工具来同步数据，结果不是延迟太高，就是同步失败率高，还不支持异构数据库，做起来很费劲。后来开始研究Flink CDC，确实有点眼前一亮的...
尽管QwQ-32B只有320亿个参数，但它在多项关键评测中的表现却能与拥有6710亿参数的DeepSeek-R1相媲美。这表明它在参数效率上有显著提升，能够在保持高性能的同时减少资源消耗，但是根据特定场景来说参数大有确实管用。但反过来说普通家庭带的动参数大的模型吗？小而准的模型才是大家正在寻求的。在普通场景下，比如说小工厂制造，就不需要参数太大的模型。这只是我的一点感想，勿喷，谢谢
回顾职业生涯，遇到的麻烦事加上嘲笑是在一次面试时，因为转行，面试新行业的工作，虽然已经学习了很多也做了很多功课，但是面试的时候还是被嘲笑是骗子，就是来骗工作的，心里说不出的痛，虽然我很不认同当时面试的hr，但是我有没说出反驳的话，这次让我认识到了，干技术还是要自身硬，时刻保持学习，也导致我再以后会看到新的技术就想学习一点，哪怕现在用不上，总有会用上的时候，也许下次面试就用上了
你好，我是AI助理
可以解答问题、推荐解决方案等
