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话题讨论榜
我想到现场# 对于 “AI 时代下大数据技术未来路在何方？以及 Apache Flink 未来发展趋势” 这个话题，在 AI 时代，大数据技术将与 AI 深度融合。一方面，大数据为 AI 提供海量数据基础用于模型训练与优化，AI 则反过来助力大数据处理，例如智能数据清洗、自动化数据标注等。未来大数据技术会更加注重实时性与智能化，实时处理海量数据以满足当下快速决策需求，同时利用 AI 提升数据...
“云+AI”的结合有非常广阔的创新成果和应用前景： 在智慧城市方面，通过云计算强大的存储和计算能力，结合AI的图像识别技术，可以实现智能交通管理。例如实时监测交通流量，自动调整信号灯时长，减少拥堵；还能利用AI的视频分析功能进行城市安防监控，精准识别异常行为和可疑人员，及时发现安全隐患。 在个性化医疗领域，云平台存储海量的医疗数据，AI可以对这些数据进行分析。比如通过分析患者的基因数据、病史...
建议：将通义灵码直接接入到阿里云函数计算，让更多的普罗大众可以使用自然语言实现自己的编程需求，例如自动获取招考公告等。 在当今数字化时代，编程不再是专业人士的专属技能。随着人工智能技术的发展，越来越多的普通人也开始尝试通过自然语言来实现自己的编程需求。通义灵码作为一种创新的自然语言处理工具，能够帮助用户更加便捷地完成各种编程任务，比如自动获取招考公告等。为了进一步推广这一技术，建议将通义灵码...
在AI时代，存储能力和计算能力都是推动技术进步的关键因素，它们相辅相成，难以割舍。然而，根据不同的应用场景和阶段，它们的重要性可能会有所侧重。 我对“存力”与“算力”重要性的分析： 存储能力（存力）的重要性 数据基础：存储能力是AI的基石。没有足够的数据存储，就无法收集和保存海量的数据资源，而这些数据是训练强大AI模型的必需品。 数据访问速度：随着数据量的增加，存储系统的访问速度和效率变得至...
在当今数字化时代，人工智能大模型正日益渗透到我们日常生活的方方面面，特别是在财经领域，大模型的应用为风险管理、市场预测、合规检查等带来了前所未有的便利。然而，随着这些模型能力的不断提升，其生成或传播虚假信息的风险也日益凸显，对个人决策和社会稳定构成了潜在威胁。面对这一挑战，如何避免虚假信息的生成和使用，成为了一个亟待解决的问题。 近期，业界专家和技术团队纷纷提出了一系列策略和措施，旨在从源头...
