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你在日常工作中遇到过什么样的“效率陷阱”？会如何避免？ 由于项目的紧急程度或者产品的迭代工期要求，不可避免的会遇到所谓的“效率陷阱”。说的通俗一点就是为了赶工期影响到了质量，以至于为未来的艰难埋下了伏笔。举两个实际的例子，比如由于时间要求，马上就要完成数据设计，难免会想不周到，少考虑一个字段，或者设计了意义比较接近的字段，这就导致了后期要填补上，就需要从底层开始修改。又比如为了紧急完成某一个功能，代码实现上扩展性没考虑好，甚至有些硬编码的成分在里面。 类似于上述“效率陷阱”的例子还有很多，那如何避免的，如果时间充足，还是要考虑详细一点，设计缜密一些，多跟团队讨论，尽可能的把未来的情况考虑清楚。虽然不能很完美，至少让未来的调整难度和幅度降到最小。虽然我们要保持向着更高质量的迭代前行，但是不能说为了未来的迭代空间，降低当前设计的要求。还是尽量要给未来少挖坑吧。

当任何人都能用AI轻松生成高质量视频时，真正的原创性作品是否会受到影响？ 尽管AI能轻松生成高质量的视频，但是真正的原创性作品是不会受到影响的。AI时代只会对人类的创作提出更高的要求，而不会让人类失去价值。 所谓的原创性作品本身是没有被创造做的作品，AI也只能从原有的作品抄袭生成新的作品，可能会生成质量很高，效果很好的东西，但是追根溯源还是能够找到人类原创的痕迹。如果说AI的发展能够超越人类能够自己创作，那也不影响人类的原创性的作品。就好比一个聪明的AI真人跟普通的真人，普通人也会有原创的作品，因为原创性的东西跟聪明与否，纬度高低没有关系，每个人甚至每个物种都有自己别人想不到的想法。

AI编码能帮助工程师解放哪些工作？AI 会对整个研发流程产生怎样的影响，从需求分析、设计、编码、测试到部署？ 一、AI编码能帮助工程师解放哪些工作？1、可以帮助工程师生成算法代码2、可以帮助工程师生成重复代码3、可以帮助工程师生成注释4、可以帮助工程师做代码测试5、可以帮助工程师做代码解读6、可以帮助工程师学习新的编程技能 二、AI 会对整个研发流程产生怎样的影响，从需求分析、设计、编码、测试到部署？需求分析：通过AI可以生成需求分析文档，理解需求，润色需求等系统设计：通过AI做系统功能设计，架构设计，帮助系统设计师给予设计方面的知道和优化编码：通过AI生成模板代码，框架代码和算法代码等测试：通过AI自动对系统做单元测试，集成测试等部署：通过AI做系统部署配置，一键部署发布。想要通过AI准确无误的实现研发流程全链条，需要精准的提示词和流程分支控制。需要配置强大的智能体，结合意图提示，分支流转，循环尝试以及量化评测，才能达到从需求到最终上线的全部流程。整个工程还是很复杂的，但是是可以去尝试实现的。

生活中你尝试过“AI新茶饮”吗？你认为AI新茶饮，噱头还是未来？ 生活中暂时没有尝试过“AI新茶饮”，可能跟自己周围的商业环境有关吧。大城市可能会有很多这样的场景。 但是我认为AI新茶饮并不是噱头，而是未来。现在AI技术赋能已经深入到各行各业，每一个领域都会考虑使用AI激发出新的场景，新的突破。AI把脉，AI观测人脸看相已经在很多AI展会上展示出来了，AI在医疗上的使用也越来也多。在餐饮方面，不光有很成熟的机器人服务员为我们提供服务，还会在消费者身上挖掘出更多商业上的个性化潜力。

如何有效地打造一个适合自己的Plan B？工作中你会常备Plan B吗？ 拿系统开发工作来讲，充分考虑系统的可扩展性，可适应性本身就算是属于自己的Plan B。没有这些方面的Plan,不仅会让自己，还会让整个团队后续的工作变得很艰难。 作为coder,把代码写的简洁明了，命名和注释写的很规范，也是属于Plan的一部分。所有的计划不光是为了自己，还是为了整个团队，整个企业。 要说仅仅属于自己的一个Plan,那就是学习。不管是知识和技能的巩固学习，还是对于未来新技术的递增学习，都是让自己变得更好的Plan。 可以说一个对自己负责，对工作负责，包括对家庭负责，我们都会有自己的Plan.

海报可以借助AI生成的方式，提高生成效率和生成质量。据说淘宝天猫很早就在双十一促销活动中为商家提供的海报自动生成的功能，不管是生成的海报质量还是为商家带来的效益都实现了不错的效果。现在大模型不断的更新迭代，文生图的使用也越来越广泛，通过精准的理解广告的需求，通过不断的校准修正，AI生成的海报越来越符合我们的预期。传统的人工手绘模式主要是耗时，其次就是手工靠人对于海报文本的理解远远低于AI的理解能力。因此我认为AI生成海报更能戳动我。

我想到现场 Apache Flink是一个开源的流处理框架。作为开源的业界顶级的流处理框架，Flink被众多的开发者和企业所青睐。也给企业在商业上的应用创造了很大的价值。 阿里云实时计算Flink版是依托阿里云提供的云服务的扩展版本，不仅让Flink的使用变得方便和快捷，还对Apache Flink框架保留了兼容性，可谓是业界良心产品。 阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务，具备实时应用的作业开发、数据调试、运行与监控、自动调优、智能诊断等全生命周期能力。让需要流式计算的产品集成使用起来变得得心应手，只需要关心自己的业务，而无需关心Flink自身的性能，运维等问题。大大降低了流处理框架的使用难度，让不具备技术能力的企业也能实现实时的大数据分析和处理。

你会选择「养」一只 AI 宠物吗？你认为AI宠物能否满足陪伴需求呢？ 会选择养一只AI宠物玩玩吧。我估计养AI宠物跟玩电子产品一样，玩的是科技货。高科技的东西可能过了新鲜感就失去兴趣了。比如AI宠物本身具有的特性以及它能够自身成长的部分会很有局限性，不像真是的宠物，对人的感情培养是有温度的。不排除未来会有完全克隆真实动物大脑的AI动物，可能要很久。目前来看AI宠物暂时能满足短暂时间的陪伴需求。

生活中你在什么场景下和AI客服「沟通」过？你认为AI客服未来会完全代替人工吗？ 我感觉现在打电话推销的和客服评价的都是AI,比如银行办贷款的，推销车险的，运营商调查的等等，听声音就感觉不是真人。 AI客服未来确实会完全代替人工，但是不代表服务质量能提升。服务提供商当然省了一大笔的人工费，但是服务的温度，人与人之间交流的感觉没有了，反而可能会让人觉得服务不到位或者不满意。

1、你认为云计算将朝着哪个方向进化？我认为云计算将朝着人工智能和大数据的方向进化。 不管是对人工智能发展的支撑，还是让云计算变得人工智能化，未来的方向肯定是会与人工智能相关。随着科技的进步，数据必然会变得很庞大，不管是物联网领域，互联网领域还是车联网领域，必然会产生比过去更多的数据，云计算必须要为大量的数据提供存储和分析能力。 2、大模型和AI应用，能否成为云服务商的第二增长曲线？成为云服务商的第二增长曲线是必然的。未来的需求会很大。能够提供的增值服务也会很多。不光能成为云服务商的第二增长曲线，还会成为整个社会经济增长的重要驱动力。

使用大模型时，避免生成和使用虚假信息是一个重要且复杂的问题，可以通过以下策略在技术、流程和实践层面加以解决： 1. 技术手段 （1）结合事实校验技术 外部检验： 使用知识库、数据库或搜索引擎对生成内容进行验证。比如，通过跨检对模型生成的事实进行比对。 （2）模型优化 预训练数据筛选： 在模型训练阶段，剔除来源不可靠或带有偏见的数据。微调模型： 在高质量、经过验证的数据集上微调模型，增强模型的准确性。指令强化： 通过优化提示，引导模型生成更可靠的答案，比如要求模型给出数据来源或明确不回答不确定的问题。 （3）多模型交叉验证 利用多个模型对同一问题进行独立生成并交叉验证，判断信息的一致性以提高准确性。 2. 操作流程 （1）明确模型适用范围 适合生成的内容： 例如总结、写作辅助、情感分析等主观性较强的任务。谨慎处理敏感领域： 对于法律、医疗、科学等领域的信息，务必引入专家审查。 （2）要求模型提供信息来源 设计提示要求模型引用出处或解释生成逻辑，帮助用户判断生成内容的可信度。 （3）引入人工审查机制 在发布或使用模型生成的信息前，加入人工审核环节，尤其在涉及公共传播、政策决策或敏感领域时。 3. 用户教育 （1）提升用户辨别能力 教育用户了解生成式AI的局限性和可能产生幻觉的风险。鼓励用户在接受模型生成内容前，主动检查信息来源。 （2）透明提示 明确告知用户哪些内容是AI生成的，以及生成内容可能存在不准确的风险。提供使用模型的背景信息，例如模型的训练数据范围和限制。 4. 基础设施建设 （1）开发可信AI生态 推动可信数据源的建设，形成由公认可信组织提供的数据集或知识库。使用区块链等技术保障数据来源的真实性和溯源性。 （2）标准化和监管 制定行业规范和监管政策，要求生成式AI产品在输出内容时必须标明生成逻辑和可信性评分。引入独立审查机构对模型生成内容进行定期评估。 5. 案例分析与迭代改进 收集错误案例： 收集模型生成虚假信息的案例，分析原因并优化模型的训练或使用流程。反馈机制： 在实际应用中设置用户反馈通道，及时修正错误信息。 总结 避免生成和使用虚假信息需要技术手段、操作流程、用户教育和监管体系的多方面协同。通过提升模型准确性、引入校验机制和强化用户意识，可以最大程度减少虚假信息的风险。同时，应始终保持对模型输出的批判性思考，避免盲目依赖。

存储能力和计算能力的相对重要性取决于具体场景和需求，但在很多情况下，这两者是相辅相成的。以下是对它们各自重要性的分析，以及如何平衡它们的使用。 1. 存储能力的重要性 存储能力的核心在于数据的持久性与容量，在数据驱动的时代，其重要性主要体现在以下方面： 大数据时代的基础：现代应用（如机器学习、物联网、企业级系统）需要存储海量数据。没有足够的存储，数据无法保存和管理。历史数据和档案：许多决策依赖于对历史数据的分析，没有存储能力，数据将无从获取。实时性和分布式应用：强大的存储能力支持快速的数据访问，如数据库查询或实时流处理。 2. 计算能力的重要性 计算能力的核心在于处理速度与复杂任务的执行能力，其重要性体现在以下方面： 数据变现的关键：存储的数据只有通过计算才能转化为有用的信息或知识。复杂模型和任务的支撑：AI模型训练、科学计算、金融建模等场景对计算能力依赖极高。实时处理需求：例如自动驾驶、金融交易系统需要高性能计算支持实时决策。 3. 两者的关系 存储能力和计算能力密不可分，二者的关系可以用以下几点概括： 数据存储是计算的前提：没有足够的存储空间，计算没有输入数据。计算是存储的价值体现：存储的数据如果长期得不到处理和利用，其价值会大打折扣。计算与存储协同发展：现代系统通常结合存储和计算优化，如数据湖+云计算架构、边缘计算+分布式存储。 4. 场景权衡 在特定应用中，存储与计算的重要性可能有所侧重： 存储优先的场景：例如视频监控系统，重点是保存大量录像。计算优先的场景：如AI模型实时推理，需要更高的计算能力而非海量存储。均衡场景：如大数据分析，既需要存储能力保存海量数据，又需要计算能力进行数据挖掘。 5. 未来趋势 计算向存储靠近：存算一体化将缩短存储与计算的延迟，提升系统整体效率。分布式存储与计算：随着云计算和边缘计算的发展，存储和计算资源更趋分布式，需要协同优化。AI驱动的协同优化：AI技术将用于动态分配存储与计算资源，实现更高效的资源利用。 总结 存储能力和计算能力没有绝对的孰轻孰重，二者的重要性取决于应用场景。如果必须选择： 数据驱动型业务（如数据存档、数据湖）：存储更重要。实时处理或高复杂性任务（如AI训练、实时分析）：计算更重要。 最终的目标是通过存储与计算能力的结合，打造高效且可扩展的系统。

AI在短剧领域的应用，将从创意生成到制作优化全面推动其定义与发展： 1. 创意生成更高效 AI能通过大数据分析用户偏好，结合热点、历史流行趋势，快速生成剧本创意，帮助创作者突破灵感瓶颈。例如： 剧情策划：根据特定主题生成多样化的剧情分支。角色设定：通过文本生成工具，设计独特的角色背景与对话风格。场景构建：AI可辅助生成符合剧情需求的视觉风格或场景描述。 这种创意辅助使创作者从重复性的创意筛选中解放出来，将更多精力投入到内容的精细打磨中。 2. 制作效率提升 AI在短剧制作中的应用涵盖剧本到后期制作： 智能剪辑与特效：通过AI自动剪辑、生成转场效果与视觉特效，降低小团队的制作门槛。虚拟角色与场景生成：使用AI生成演员或虚拟场景，减少对拍摄场地和演员资源的依赖。语言与文化翻译：AI实时翻译剧本，使短剧轻松适应多语言市场。 3. 个性化与交互式发展 AI推动短剧从单向传播走向更个性化、互动化的发展： 推荐与定制化剧本：根据用户观看习惯推荐或生成个人定制化剧本，吸引更多观众。交互式剧情：通过自然语言处理，观众可实时参与剧情发展，与虚拟角色对话或影响故事结局。 这种个性化和交互体验，将短剧转化为“可玩性”更高的内容形式。 4. 新商业模式探索 AI辅助短剧创作也将带来新的商业模式： 低成本高产出：通过AI生成内容+智能推荐，吸引大量流量，降低获客成本。数据驱动的内容调整：通过AI分析观众反馈，实时优化剧本和制作策略，提升观众粘性和口碑。 5. 创意新定义：合作与人机共创 未来，创意可能不再是单人或小团队的专属工作，而是人机协作共创的结果： 多样化风格实验：AI帮助短剧创作者尝试前所未有的艺术风格和叙事手法。跨文化融合：通过AI分析不同文化背景的数据，生成具备全球吸引力的创意。 总结 AI助力短剧行业的核心在于效率、创意和体验的突破。从创意生成到制作流程优化，再到互动式内容，短剧的创作和消费都将变得更加高效且多样化。人机协作的创意模式，将让短剧领域迎来一个前所未有的黄金发展期。

我热爱学习，学习使我快乐！跟着通义灵码不光为我们生成了高质量，可复用的代码，还交给了我们在未来如何编写高质量，可复用的代码。除了给予我们现成的结果，还让我们在生成结果的过程中学会了问题解决的思路，让我们的思考变得简化和准确。希望通义灵码越做越好！

关于开发者的100件小事，你体会最深的有：1、浏览器F5调试前端页面2、后端F8断点debug3、mvn clean package打包4、console.log日志输出5、json格式化6、base64在线转换7、ssh服务器8、postman测试接口

99元套餐的ECS实例还没使用过，但是看配置2核2G、40G磁盘、3M固定带宽貌似能发挥的作用不大。首先在这个大模型的时代，可能连最小的大模型推理都跑不起来。其他的AI算法估计也够呛。其次，如果非要使用的化，用高性能的web服务器搭建个静态的网站吧。跑个测试使用的api服务也不错。做个小容量的文件备份也可以。不过从一分钱一分货的角度来说，99块钱这样的配置算是很高性价比了，其他的云厂商都比这个贵很多。还是看个人需求进行选择吧，不能只看价格。

与乒乓球机器人对练和真人对练各有优缺点，具体来看： 乒乓球机器人对练的优点：1、恒定精度与稳定性：机器人能够设定固定的球速、旋转和角度，可以提供持续稳定的训练环境，适合练习特定技术或打磨动作。2、不受时间限制：机器人可以随时开启训练，不需要依赖他人，适合个人随时训练。3、强大的重复性：机器人可以进行高频次的球路重复，帮助运动员强化特定技术细节。4、多种模式选择：许多乒乓球机器人具有不同的训练模式，可以模拟不同的球路，帮助提高适应性。 乒乓球机器人对练的缺点：1、缺乏真实对抗感：机器人虽然可以模拟多种球路，但在应对复杂性和临场变化上不如真人灵活，难以提供全面的比赛感觉。2、策略性欠缺：真人对练中会有战略调整和战术变化，而机器人通常只是设定的固定模式，无法模拟真实比赛中的动态变化。3、沟通和反馈不足：与真人对练时，能够通过交流得到即时反馈或建议，而机器人无法提供这样的互动。 真人对练的优点：1、灵活的对抗性：真人对练可以模拟比赛中随机应变的局面，帮助提升实战技巧。2、多样化的技术应对：不同对手会有不同的技术风格和应对策略，能够提升适应性和应变能力。3、心理训练：真人对练可以带来更多的心理对抗和比赛紧张感，帮助运动员适应真实比赛的心理压力。4、互动性：真人对练可以通过交流进行技术指导和策略讨论，利于进步。 真人对练的缺点：1、时间和对手限制：需要约时间，找到合适的对手，有时无法满足随时训练的需求。2、技术稳定性不一：不同对手的技术水平不稳定，可能导致训练效果不一致。 个人倾向如果是为了技术打磨和体能训练，我会更倾向于乒乓球机器人，因为它提供了稳定且高强度的训练环境。但为了提升实战能力和战术应对，真人对练则不可或缺。结合两者的优点，混合使用可能是最理想的训练方式。

职场中我认为最应该避免的“雷区”行为是不问和不去尽快去实践。不管是应对需求还是解决实际问题，很多新人都在那边自己独立的苦思冥想，想了好久，查了好久，然后让自己很痛苦。就是不问，问了以后还在那边自己想，而不去做。这里面涉及到两个问题，就是不知道怎么问？问了也不知道怎么做。那么这个时候只能根据经验丰富的员工的指导，说一点做一点。很多经验丰富的员工本身比较繁忙，参与的工作比较多，可能不能总是满足新员工上面的要求。这个时候需要新员工找准时机去跟经验丰富的员工沟通，把自己做的东西简明扼要的给老员工澄清，不要把问题复杂化，说了一大堆没有重点。如果自己找不到重点可以问老员工重点是什么。反正职场里要抓住时机多问，其次就是多做，不能光说光想不去干，不干其他的都是白费。

我认为对我的职业规划和成长影响最深远职业建议是持续学习，多做实践。对于我们软件开发行业来说，新技术迭代更新的速度很快，需求功能要求也越来越高，需要我们不断的学习新的知识来提升自己的技术水平，应对各种各样的需求变化。通过新知识的补充可以做到对新需求的更深层次的理解，把握住客户或者产品的核心关注点。新的知识不单单是新的技术，还是各种新的概念，所以学习的范畴不单单是计算机，还包括其他方面。对于计算机方面的，可以活学活用，新技术的实现可以随时的通过实践去验证。概念方面的主要提高自己的思想境界。我认为如果我们做到了永久学习，在实践中检验，就不用担心所谓的各种危机，你要相信如果你这样的人都存在危机，那其他人危机更多。所以还是那句话，学和干就完事了。

虽然现在视频的形式占据了大多数的媒体传播途径，但是很大都是故意吸引眼球或者zha赚取流量的滑头视频，营养价值很低。就算是新闻类的或者科普教育类的，也是大多带有带节奏和做广告的嫌疑。个人认为现在的视频内容质量很差，先不谈视频内容是否是ai生成或者有ai元素。视频希望传播的内容很空泛的居多，包括新闻事件，断章取义，哗众取舍。我不认为图文内容没有未来，恰恰相反，很有未来。流动式的内容很容易满足人视觉上的冲击，但是引发心灵上的冲击需要的是对画面和内容的思考，而不是我看到了什么动态的东西。