潇洒洒_个人页

我个人是AI宠物的支持者。在忙碌的工作之余，我确实体验过与AI宠物互动。有一次，我下载了一个AI宠物应用，它是一个虚拟的小狗，能够通过手机与我互动。当我感到孤独或者压力大的时候，我会和它“玩耍”，它总是能以各种可爱的动作和声音回应我，给我带来了不少乐趣。 我认为AI宠物在一定程度上能够满足现代人的陪伴需求。它们不需要实际的照料，却能提供即时的反馈和互动，这对于时间紧张的年轻人来说是一个很大的优势。AI宠物可以提供情感上的支持，虽然它们不能取代真实的宠物，但对于那些因为各种原因无法养宠物的人来说，AI宠物是一个不错的选择。 然而，AI宠物也有其局限性，它们缺乏真实的触感和深层次的情感交流。所以，我认为AI宠物并不能完全取代真实的宠物，但它们确实可以作为一种补充，为那些需要情感支持但又缺乏时间照料宠物的人提供一种新的选择。在未来，随着技术的进步，AI宠物可能会变得更加智能和贴心，更好地满足人们的陪伴需求。

在生活中，我曾在电商平台购物时与AI客服有过沟通。有一次，我需要查询一个订单的配送状态，由于是晚上，人工客服已经下班，所以我尝试了平台的AI客服。它能够迅速响应我的问题，并提供了订单的详细状态，这让我感到非常方便。 关于AI客服是否会完全取代人工客服，我认为这不太可能。虽然AI客服在处理常规问题和提供快速响应方面具有优势，但在处理复杂问题和提供深度个性化服务时，人工客服仍然不可替代。人工客服能够提供更人性化的服务，理解客户的情感需求，并且在处理一些敏感或复杂的问题时更加得心应手。 未来，AI客服可能会成为客户服务的一个重要组成部分，与人工客服协同工作，共同提供更全面、更高效的服务。AI客服可以处理大量的基础咨询，释放人工客服去处理更复杂的问题，这样的合作模式可能会成为主流。因此，我认为AI客服不会完全取代人工客服，而是会成为人工客服的有力补充。

1、云计算的进化方向，我认为将更加注重技术生态化、需求多样化、模式丰富化和管理复杂化。 具体来说，云服务提供商将在同一个主流的开源生态下共建技术标准，ToB垂直行业需求将被真正挖掘，部署模式和商业模式将更加丰富，多云策略的采用将使得管理变得更加复杂。 同时，云原生、Serverless、云网融合等技术方向将成为新的发展趋势。 此外，人工智能技术的融合将加速云计算向行业的落地，推动PaaS层技术的繁荣发展。 2、对于大模型和AI应用是否能成为云服务商的第二增长曲线，我认为答案是肯定的。 大模型的应用消耗大量算力，可以带动云服务的收入增长，同时优化软件应用的功能和体验，带动软件业务收入的增长。 云服务商通过提供MaaS（模型即服务）平台，推动大模型的服务化和应用的规模化，这将为云服务商带来新的增长空间。 例如，阿里云、腾讯云、百度智能云等云服务巨头，都在以AI作为未来发展的重点，用以重构自身的技术业务，从而带动业绩的增长。 这些大厂发布的财报数据也显示出，来自AI的收入占比正在逐步提升。 因此，大模型和AI应用有望成为云服务商新的增长点。

在面对大模型可能生成的虚假信息时，我们确实需要采取一些措施来避免其产生和使用。首先，提高数据质量是关键，确保训练数据的准确性和全面性，去除数据中的错误、偏见和噪声。其次，可以采用正则化技术，如权重衰减、Dropout等，减少模型的复杂度，防止过拟合。此外，增强模型对上下文的理解能力，使用更复杂的上下文建模技术和推理机制，也是减少大模型幻觉的有效方法。 在实际应用中，我深刻体会到多模态融合的重要性。结合不同的数据源，如图像、声音和文本，可以提高生成内容的准确性和全面性。最后，建立用户反馈系统，让用户报告生成的错误信息，以便模型进行改进，也是一个有效的解决方案。通过这些方法，我们可以在一定程度上避免大模型生成和使用虚假信息，确保信息的真实性和可靠性。

我想到现场 对于“AI时代下大数据技术未来路在何方？”这个问题，我认为Apache Flink的未来发展趋势将更加聚焦于流批一体和云原生的支持。Flink 2.0的发布，标志着Flink在流式处理性能上的显著优化，特别是在吞吐量和延迟方面。我期待Flink能够进一步简化流和批处理任务的数据流程，提高开发效率，特别是在物化表和存算分离架构方面的突破。这些特性将帮助企业建立统一的数据处理管道，灵活应对不同类型的数据处理任务。 我最感兴趣的专场是关于Apache Paimon的介绍。Paimon作为Flink社区孵化出的顶级项目，它的统一湖仓格式对于数据和AI的结合具有重要意义。在我们的团队中，Flink的使用让我们深刻体会到了流处理的强大能力，尤其是在处理大规模实时数据时的高效性。我们最大的感受是，Flink的流批一体特性极大地简化了我们的数据处理流程，使得我们可以更加专注于业务逻辑的实现，而不是数据处理的复杂性。

我觉得存储和计算能力都挺重要的，但要选一个的话，我可能会倾向于算力。因为数据再多，没有强大的计算能力去分析和处理，那些数据也就是一堆数字而已。就像我之前做项目，数据量特别大，但是计算资源跟不上，结果就是处理速度慢，效率低。有时候，为了等一个结果，得等上好几个小时，甚至更久。所以，我觉得算力的提升能更快地推动AI的发展，让我们能更快地从数据中得到有价值的信息。当然，存储也很重要，但我感觉在资源有限的情况下，算力的提升更能帮助我们解决实际问题。

（1）本书确实包含了丰富的动手实践内容，旨在让读者通过实际操作加深对AI助手部署流程的理解。然而，由于图片资源已无法下载，我无法直接展示之前部署AI助手的完整过程。但我可以确认，在本书刚上线时，我曾成功部署过一个流程部署异常分析AI助手，并且它在实际应用中表现出了良好的性能。 （2）在10分钟内完成AI助手的部署确实是一项挑战。尽管按照说明书逐步操作可以加快部署速度，但在实际操作过程中，我仍然遇到了一些困难。特别是对于一些专业术语和选项的含义，我缺乏足够的了解，这导致我在某些步骤上犹豫不决，甚至出现了错误。因此，我认为在部署过程中，理解并熟悉所有选项的含义是至关重要的。

在实际业务中，你遇到过优化代码却导致过度设计的状况吗？ 对性能的过度追求：当开发人员过于关注每行代码的性能时，他们可能会对每段代码进行不必要的微优化，从而忽视了整体性能和代码的可读性。过度抽象和复杂化：为了提高代码的可重用性和扩展性，开发人员有时会过度抽象和设计代码。这会增加代码的复杂性和理解难度。冗余的代码和逻辑：为了增强代码的健壮性或可扩展性，开发人员可能会引入不必要的代码结构和逻辑分支，从而导致代码冗余和复杂性增加。

一台遥遥领先和防窥膜

1、对程序员来说，技术能力和业务逻辑哪个更重要？对程序员来说，技术能力和业务逻辑都是非常重要的，它们互相依赖并相辅相成。以下是对两者重要性的解释：技术能力：技术能力是程序员的核心竞争力，它包括编程技能、算法和数据结构、系统设计、性能优化等方面的知识和能力。技术能力决定了程序员是否能够高效地编写高质量的代码，解决复杂的技术问题，并实现可靠和高性能的软件系统。业务逻辑：业务逻辑是程序员理解和应用的关键，它涉及对业务需求、业务流程和业务规则的理解和分析。程序员需要理解业务需求，将其转化为可执行的代码，并确保代码与业务逻辑的一致性。深入理解业务逻辑可以帮助程序员更好地设计和实现软件系统，满足用户需求。技术能力和业务逻辑之间的平衡非常重要。如果只有技术能力而缺乏对业务逻辑的理解，可能会导致开发出的软件无法满足实际需求，或者无法与业务流程和规则相匹配。相反，如果只关注业务逻辑而忽视技术能力，可能会导致代码质量低下、性能问题和可维护性差等技术方面的挑战。因此，作为程序员，综合发展技术能力和业务逻辑是非常重要的。不仅要不断提升技术能力，还要深入理解业务需求和业务流程，与业务团队紧密合作，以提供高质量、高效率的解决方案。 2、如何从写业务代码中跳出来，有效提升个人技术能力？学习新技术和工具：保持学习的态度，关注行业的新技术和工具。通过学习新技术，你可以拓宽自己的技术视野，了解更多的解决方案和最佳实践。可以通过阅读技术书籍、参加培训课程、观看在线教程等方式来学习新技术。参与开源项目或个人项目：参与开源项目或个人项目可以提供一个更自由的环境，让你有机会尝试新的技术和解决方案。通过参与项目，你可以锻炼自己的技术能力，学习和借鉴他人的经验，并与其他开发者进行交流和合作。解决技术挑战和难题：主动寻找技术挑战和难题，尝试解决它们。这可以是一些复杂的算法问题、性能优化、系统设计等。通过解决这些挑战，你可以提高自己的问题解决能力和技术深度。参与技术社区和论坛：积极参与技术社区和论坛，与其他开发者进行交流和讨论。这可以帮助你了解行业的最新动态、分享经验和知识，同时也可以从其他人的问题和解决方案中学习。持续学习和自我提升：技术领域变化迅速，持续学习是提升个人技术能力的关键。定期阅读技术文章、参加技术研讨会、参与在线课程等，保持对新技术和趋势的了解，并不断提升自己的技术能力。

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