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2024年11月
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11.05 14:54:35
回答了问题
2024-11-05 14:54:35
问答最高荣誉，乘风问答官招募中！每周积分活动、每月排位赛等权益专享！
赞1 踩0 评论0 -
11.05 14:51:43回答了问题
2024-11-05 14:51:43
关于开发者的100件小事，你知道哪些？
赞70 踩0 评论0 -
11.05 14:45:19回答了问题
2024-11-05 14:45:19
AI时代，存力or算力哪一个更关键？
赞2 踩0 评论0
2024年10月
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10.31 17:38:28回答了问题
2024-10-31 17:38:28
AI助力，短剧迎来创新热潮？
赞41 踩0 评论0 -
10.25 10:15:20
发表了文章
2024-10-25 10:15:20
作为一名运维人员，使用通义灵码个人版处理日常工作中的代码相关任务，极大地提升了我的工作效率。以下是我使用通义灵码的具体实践场景、效果和心得，以及相应的截图。
作为一名运维人员，我使用通义灵码处理日常工作中的代码任务，效率提升了30%。通义灵码帮助我快速理解复杂代码、生成准确的代码注释，并能从自然语言生成代码示例，大幅减少了代码编写和理解的时间。 -
10.24 21:20:55发表了文章
2024-10-24 21:20:55
CAP 快速部署项目体验评测
本文介绍了使用CAP（云应用平台）的体验，涵盖模板选择与部署、性能测试与监控、二次开发与调试等方面。作者选择了RAG模板并成功部署，通过性能测试验证了应用的稳定性，进行了二次开发并提出改进建议。CAP在模板库丰富度、产品引导与功能满足度等方面表现良好，但在实时数据分析和定制化方面仍有提升空间。总体而言，CAP是一个强大的云应用开发平台，适合快速构建和管理应用。 -
10.24 21:13:13发表了文章
2024-10-24 21:13:13
选择主题1：实时计算Flink版最佳实践测评
本文介绍了使用实时计算Flink版进行用户行为分析的实践，涵盖用户行为趋势、留存分析、用户画像构建及异常检测等方面。与自建Flink集群相比，实时计算Flink版在稳定性、性能、开发运维和安全能力上表现更优，且显著降低了企业的IT支出和运维成本，提升了业务决策效率和系统可靠性，是企业级应用的理想选择。 -
10.24 21:09:00发表了文章
2024-10-24 21:09:00
AI大模型助力客户对话分析
该AI大模型解决方案利用NLP和机器学习技术分析客户对话，提升服务质量和用户体验。方案实践原理清晰，涵盖数据处理、模型训练等步骤，适合技术背景不同的用户。阿里云提供详尽的部署引导和文档，降低学习成本。Python脚本实用，但需注意环境配置。方案能满足基本对话分析需求，特定场景下需定制化开发。 -
10.24 21:06:24发表了文章
2024-10-24 21:06:24
文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务
《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案基于阿里云的文档智能解析与检索增强生成技术，实现非结构化文档向结构化信息的转化，提升AI在特定领域问答的能力。方案提供了详尽的部署指南，包括文档处理、知识库构建等步骤，确保新手也能轻松上手。部署体验良好，未遇重大问题，但建议增加故障排除指南。体验中，LLM知识库展现出高准确率和响应速度，尤其适合处理专业查询。该方案适用于客户服务、知识管理和数据分析等场景，满足生产环境需求，但对于小型企业需考虑成本效益。建议阿里云提供多规模解决方案及定制化选项，以适应不同需求。 -
10.24 21:00:49回答了问题
2024-10-24 21:00:49
1024程序员节，开发者们都在参与社区的哪些活动？
赞60 踩0 评论0 -
10.24 14:53:04发表了文章
2024-10-24 14:53:04
《触手可及，函数计算玩转 AI 大模型》解决方案深度评测
本次评测全面评估了《触手可及，函数计算玩转 AI 大模型》解决方案，涵盖实践原理理解、文档清晰度、部署体验、优势展现及生产环境适用性。方案通过函数计算实现AI大模型的高效部署，但模型加载、性能指标和示例代码等方面需进一步细化。文档需增加步骤细化、FAQ、性能指标和示例代码，以提升用户体验。部署体验方面，建议明确依赖库、权限配置和配置文件模板。优势展现方面，建议增加性能对比、案例研究和成本分析。此外，为满足实际生产需求，建议增强高可用性、监控与日志、安全性和扩展性。
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2024-10-25
作为一名运维人员，使用通义灵码个人版处理日常工作中的代码相关任务，极大地提升了我的工作效率。以下是我使用通义灵码的具体实践场景、效果和心得，以及相应的截图。
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2024-10-24
CAP 快速部署项目体验评测
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2024-10-24
AI大模型助力客户对话分析
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2024-10-24
选择主题1：实时计算Flink版最佳实践测评
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2024-10-24
文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务
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2024-10-24
《触手可及，函数计算玩转 AI 大模型》解决方案深度评测
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2024-11-05
问答最高荣誉，乘风问答官招募中！每周积分活动、每月排位赛等权益专享！
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2024-11-05
关于开发者的100件小事，你知道哪些？
技术语言偏好：Java是最受开发者欢迎的技术语言，使用率（44.6%）和喜爱度（40.7%）居首位。Golang、Rust虽然排名靠后，但开发者对这两种语言的喜爱度均高于使用率，它们在性能上的表现获得行业内的认可。 低代码开发平台使用情况：34.4%的开发者使用过低代码开发平台，其中阿里宜搭使用率最高为29.7%，其次是腾讯云微搭（19.8%）。有超过六成的开发者目前还没有使用低代码开发平台，原因可能在于目前的低代码平台还无法应对复杂的场景和交互。 云原生技术了解程度：多数开发者对云原生技术了解较浅，每周投入时间在1小时以内。 学习渠道：开发者学习渠道类型多样，GitHub、CSDN、博客园和稀土掘金是开发者使用率较高的技术交流平台。 人工智能实践：随着人工智能的发展，越来越多的企业开始积极拥抱人工智能，有报告显示，有四成开发者所在企业已经进入人工智能的实践阶段赞70 踩0 评论0 -
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2024-11-05
AI时代，存力or算力哪一个更关键？
在AI时代，存储能力（存力）和计算能力（算力）都是推动技术进步和应用创新的关键因素。它们之间的关系并不是简单的孰轻孰重，而是相互依赖、相辅相成的。以下是我对存力和算力重要性的看法： 存力的重要性： 数据基础：AI的发展依赖于大量的数据，而存力提供了这些数据的安全、可靠存储空间。没有足够的存力，即使算力再强大，也无法处理和分析数据。数据访问速度：存力通过优化存储架构和采用高性能存储介质，能够实现数据访问的低延迟与高并发，这对于提升数据处理周期和模型训练效率至关重要。数据安全性与可靠性：存力通过加密存储、多副本冗余、容灾备份等机制，确保了数据的完整性和安全性，这对于保护敏感数据和防止数据丢失至关重要。 算力的重要性： 数据处理速度：算力的提升使得我们能够更快地处理数据、更准确地模拟复杂现象，这对于AI模型的训练和推理任务尤为重要。技术创新：高效的算力可以加速实验迭代过程，使得研究人员能够更快地尝试不同的模型架构和参数设置，从而促进技术创新。实时计算需求：对于需要实时响应的应用（如自动驾驶、在线推荐系统等），强大的算力可以减少延迟，提高用户体验。 存力与算力的协同： 平衡发展：在实际应用中，存力和算力需要平衡发展。例如，一个规模达20亿的数据集，如果没有出色的存储系统作为支撑，即使有强大的GPU也无法发挥作用。系统优化：提高计算系统的性能不单单依靠硬件，还包括算法的复杂度、软件的设计以及软硬件的契合程度。存力和算力的协同优化可以进一步提升系统的整体性能。 存力中心与算力中心的建设： 数据中心的挑战：随着算力中心的兴起，也需要建设先进的存力中心，以提供高可用、高可靠、高扩展性的存储服务，满足不同客户的需求。 综上所述，存力和算力都是AI发展不可或缺的关键要素。它们之间并不是非此即彼的关系，而是需要达到平衡与统一，共同推动AI技术的进步。在不同的应用场景和需求下，存力和算力的重要性可能会有所不同，但总体而言，它们是相辅相成的，缺一不可。赞2 踩0 评论0 -
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2024-10-31
AI助力，短剧迎来创新热潮？
AI视频生成技术的发展：自Sora发布以来，国内互联网大厂如字节跳动、生数科技、快手、商汤和阿里达摩院等纷纷推出了自己的AI视频生成技术，标志着AI在视频内容创作领域的深入应用。 短剧作为AI技术的试水领域：短剧因其故事单元短小，与AI生成的镜头更适配，成为AI视频大模型落地试水的理想选择。例如，中央广播电视总台制作的三部AI微短剧《英雄》《爱永无终止》《奇幻专卖店》以及抖音视频大模型技术支持的《三星堆：未来启示录》和快手技术支持的《山海奇镜之劈波斩浪》。 视觉效果的突破：尽管AI生成视频还存在典型风格，但在《山海奇镜之劈波斩浪》中，人物动作、肌肉质感、头发飘逸等视觉效果有了显著提升，显示出AI技术在模拟复杂场景物理原理方面的进步。 故事叙事和人物表演的挑战：AI短剧在故事叙事和人物表演上仍存在缺陷，如口型与发音不匹配、肢体动作不协调、面部表情僵化等问题。 降本增效：AI技术的应用可以减少短剧制作的中间环节，降低人力成本和制作周期。例如，《山海奇镜之劈波斩浪》的制作周期仅为2个月，远低于传统短剧的3到6个月。 成本控制：AI技术可以降低特效成本，使得电影后期制作流程得到提升，如《三星堆：未来启示录》中，很多镜头和后期特效可以自主完成，成本控制更加灵活。 创作想象力的释放：AI技术使得内容制作者能够低成本呈现大场面场景，加速创作思路和设计理念的实现，释放创作想象力。 交互性增强：AI技术为短剧提供了更多的交互可能性，如观众可以直接与剧中人物互动，参与剧情发展。 技术迭代和场景延伸：随着AI技术的不断进化，未来我们将在广告、短视频、影视等各个领域看到AI视频的身影，技术迭代和场景延伸是行业发展的趋势。赞41 踩0 评论0 -
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2024-10-24
1024程序员节，开发者们都在参与社区的哪些活动？
评测概述：本次评测旨在全面评估《触手可及，函数计算玩转 AI 大模型》解决方案的实践原理理解程度、文档清晰度、部署体验、优势展现以及实际生产环境的适用性。 理解程度：该解决方案通过函数计算（Function Compute）平台，实现了AI大模型的高效部署和管理。利用云服务的弹性伸缩和按需付费特性，显著降低了部署和运维的复杂度。整体理解程度良好，但在模型加载与推理过程、性能指标和示例代码方面有待进一步细化。 描述清晰度：文档提供了较为清晰的部署引导，但在以下方面仍有改进空间： 步骤细化： 需要更详细的步骤说明，尤其是环境变量配置和模型文件上传。常见问题解答（FAQ）： 增加FAQ部分，列出用户可能遇到的问题及其解决方案。性能指标： 提供具体的性能指标，如推理延迟和吞吐量，以评估解决方案的实际效果。示例代码： 提供针对不同框架的示例代码，帮助用户快速上手。部署体验：在部署过程中，用户可能会遇到环境依赖、权限配置和配置文件格式错误等问题。建议文档中明确列出依赖库及其版本要求，详细说明权限配置，并提供配置文件模板。 优势展现：解决方案有效地展示了函数计算在部署AI大模型方面的优势，如弹性伸缩、按需付费和低运维成本。为了进一步突出这些优势，建议： 性能对比： 增加与其他部署方式的性能对比。案例研究： 提供实际案例研究，展示不同业务场景下的应用效果。成本分析： 提供详细的成本分析，帮助用户评估经济效益。问题与业务场景：解决方案旨在解决AI大模型的高效部署和管理问题，适用于需要快速响应和高并发处理的业务场景，如在线推荐系统和图像识别服务。为满足实际生产环境的需求，建议在以下方面进行优化： 高可用性： 增加多区域部署和故障转移机制。监控与日志： 提供完善的监控和日志功能。安全性： 加强数据加密和访问控制等安全措施。扩展性： 提供自定义插件支持和第三方服务集成。赞60 踩0 评论0
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