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  • 回答了问题 2024-12-04

    AI音色克隆挑战播客,它能模拟人的特质吗?

    这个问题我觉得分怎么看,或者说受众群体。接下来咱们说说看。 一是面向大众用户,比如我现在听的播客主要是【小宇宙】,主要类型是悬疑罪案、早间播报、恐怖故事、访谈这几个大类。仔细想这几类都会有一个特点就是和生活实际有关系,正是贴合这种生活实际,即便是AI音色克隆再逼真,他也难以模仿人在读稿时的语气。尤其是访谈类的,不是简单模仿声音就能做到的。如果是早间播报我觉得是有可能的,但目前来说的AI音色很难觉得【像人】,不知道你认不认同这个看法? 二是面向婴幼儿,我觉得还有可能性,尤其是给孩子读书方面。对于孩子来说,音色是一方面,故事情节是另外一方面,如果故事情节能够完全吸引孩子的注意力,那么音色只是一种辅助作用,他可能是父母的音色,也可以是其他人的音色,如果孩子喜欢【猪猪侠】,甚至我觉得可以变成它的音色。 综合以上两种情况,其实我还是觉得很难取代,它能模拟人的特质,但不会引发与播客领域的流量竞争,原因如下: 1、播客并非播报类内容,是带有情感的,这种情感并非AI模拟的情感,而是播客创作者通过对播客内容的收集、整理、思考、复述一整个链路的深入探索,AI只能模仿,而不能像人一样如此思考。 2、播客是创作者的心血,创作者从内心出发的情感是难以割舍的。 3、很多类播客不允许。比如访谈类的,总不能把稿子写好,让两个AI去访谈吧,这种访谈谁又会听呢? 最后说说关于原创性、隐私保护以及声音身份认同等方面的问题。这个问题我觉得和之前AI模仿歌手唱歌是一个道理,用自己的声音,或者取得同意其他人的声音是没问题,但如果用别人的,那肯定就是侵权的了。 虽然我觉得不会替代,但随着技术的发展,很多人会改变,包括播客创作者及平台,如果未来播客平台允许这种情况,那么我希望能够有对应的技术来保护原创性、隐私以及声音身份等方面的措施。
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  • 回答了问题 2024-11-22

    FFA 2024 大会门票免费送!AI时代下大数据技术未来路在何方?

    在AI时代,大数据技术的未来肯定是越来越智能,越来越快。Apache Flink作为一个强大的流处理框架,我觉得它未来的发展趋势应该是更高效、更易用。 我期待它能更好地和AI技术结合,让数据处理不仅快速,还能智能预测和分析。这样,无论是企业还是开发者,都能用Flink轻松处理海量数据,快速得到有价值的洞察。 简单来说,就是希望Flink能成为AI时代数据处理的超级英雄,让大数据发挥出更大的价值。
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  • 回答了问题 2024-11-11

    AI时代,存力or算力哪一个更关键?

    好久没参与话题讨论了,今天咱们用大白话来聊聊这个问题。ps:顺便用AI做了个图: 如果要在存力和算力里挑一个更重要的,我得说算力更关键。为啥呢?结合AI,举个最简单的例子:算力就像是AI的大脑,没有它,AI就像个空有一堆书但不会读的书架。 想想看,算力强,AI就能像学霸一样,快速学习新知识,解决问题。比如,自动驾驶汽车需要算力来快速判断路况,做出反应。医生用AI分析病情,也得靠算力来快速分析数据,找出最佳治疗方案。 存力当然也重要,它就像个仓库,帮我们保存大量的数据。但是,如果仓库里的东西再多,没有算力去整理、分析,那些数据也就是一堆没用的杂物。 所以,算力就像是AI的心脏,让它能动起来,能思考。没有算力,AI就只是个摆设。这就是为啥算力更关键的原因。简单来说,算力让AI活起来,而存力只是让AI有东西可以想。在这个信息爆炸的时代,能快速处理信息的算力,才是让AI真正有用起来的法宝。 算力,也是现在在AI时代各大公司做AI能力的一个决定性因素。复杂的算法模型训练及推理任务太依靠GPU了,GPU对于AI时代太重要了,相信在未来随着科技的发展,技术的突破,算力会得到重大的进步,AI时代也会更快地到来。
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  • 回答了问题 2024-09-09

    如何用无影云电脑实现“低配机”五分钟畅玩《黑神话》?

    玩到大头那关了,真是太难了! 我来个比喻:用无影云电脑玩游戏,就像是拥有了一台随时待命的超级游戏机!它能让你的游戏之旅不受地点限制,想玩就玩,而且性能强大到让你的游戏角色都能飞起来。我觉得吧,比起普通电脑,云电脑就像是你的私人游戏教练,随时准备帮你提升游戏技能! 如果我是无影云电脑的产品经理,我可能会加入一个“超级游戏加速器”,让游戏加载速度像闪电一样快。还会考虑一个“智能推荐系统”,根据玩家的喜好推荐新游戏,让玩家永不无聊。当然,还有“云存档同步”,让玩家在任何设备上都能继续他们的游戏冒险。最重要的是,我会确保云电脑的安全性,让玩家可以无忧无虑地享受游戏的乐趣!
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  • 回答了问题 2024-08-21

    dataworks中的sql是基于hive sql吗?

    DataWorks中的SQL支持多种数据库,包括Hive SQL。具体使用哪种SQL取决于数据源类型。
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  • 回答了问题 2024-08-21

    DataWorks数据集成公共资源下线,这样批量改是不是就能把所有集成任务的资源组更改?

    对,这样操作就行。在DataWorks中,批量修改可以更新多个集成任务的资源组。只要确保选择正确的任务列表进行批量操作就行。给你个sql代码示例: -- 假设代码用于查询相关任务信息,实际操作需在DataWorks界面进行 SELECT task_id, resource_group FROM tasks WHERE resource_group = '旧资源组';
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  • 回答了问题 2024-08-21

    DataWorks目前是出什么问题了吗?

    这是DataWorks遇到服务异常了,错误代码1201111135和1201111031。我的建议是重试或检查网络连接。用这段代码就行: SELECT * FROM your_table_name;
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  • 回答了问题 2024-08-21

    DataWorks复制粘贴快捷键用不了吗?数据开发窗口

    你要不这样试试:1、先检查键盘是否正常工作。2、重启DataWorks以排除临时故障。3、检查是否有其他程序占用了快捷键。 要是还不能解决,试试菜单栏的复制粘贴功能。代码如下: SELECT t.fin_client_full_name AS 客户名, t.currency_name AS 市种, t.total_amount AS 含税金额, t.no_tax_amount AS 不含税金额, COALESCE(t.accept_date, '') AS 接受日期, t.bill_no AS 订单编号, t.order_name AS 订单名称, t2.invoice_nos AS 发票号, t3.approve_dates AS 核销审核时间, t2.match_statuss AS 核销状态 FROM your_table_name t JOIN another_table_name t2 ON t.id = t2.id JOIN yet_another_table_name t3 ON t.id = t3.id;
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  • 回答了问题 2024-08-15

    电子书vs传统纸质书,你更喜欢哪种阅读方式?

    其实我更喜欢纸质书,带给人的感受是不一样的。 在刚开始工作的时候,大概三年前吧,我在京东上花了88块钱买了10本书,大概看了2-3本,剩下的就没在看了。 在没在看纸质书的时间里,我看了很多电子书,比如《挪威的森林》、《风声》(这本强烈推荐)、《发条橙》、《追风筝的人》等等。 虽然读了很多电子书,但我发现还是纸质书带给人的感受不一样,它是有温度的,也让人更有感情,更让人能够深入地读进去。反观电子书,似乎更是一种快餐式文化,读它的时间往往都是在琐碎的时间里,比如地铁上、公交车里、或者工作摸鱼中。纸质书更是一种忙里偷闲,是宁静中的享受。 最后说说我前两周搬家,发现有20多本纸质书,带着很麻烦,但犹豫了好久还是带上了,希望这些书在以后的日子里都能够看完。 最后的最后,推荐和这里每一位用户一本书吧——《我与地坛》,怀念那段在出租屋里大声朗读的日子,怀念书中的呐喊。
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  • 回答了问题 2024-08-15

    你有使用过科技助眠工具吗?

    哎呀,说到睡眠质量,我可是个'夜猫子',晚上精神得像打了鸡血,白天却像被床封印了一样。不过,科技助眠工具对我来说,简直就是救星啊!我试过智能枕头,它不仅能监测我的睡眠周期,还能根据我的睡眠状态调整硬度,让我睡得像躺在云朵上一样。还有白噪音生成器,那真是个神奇的东西,它能发出各种自然声音,让我仿佛置身于森林或者海边,一下子就放松了。 至于睡眠追踪手环,我得说,它让我对自己的睡眠有了更多的了解。有时候,看着手环上的数据,我会惊讶地发现,原来我晚上翻身的次数比翻书还多!不过,这些科技小工具虽然帮了我大忙,但我觉得最重要的还是心态。放松心情,少刷手机,早点上床,这才是快速入睡的不二法门。
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  • 回答了问题 2024-07-25

    智能眼镜能否重塑学习体验?

    智能眼镜呀,想想就觉得酷!回答问题的大多数人估计都没体验过。 想象一下,上课时,教授一讲到某个复杂的公式,你的眼睛就“咔嚓”一下,智能眼镜立刻帮你搜索到解释和例题,省得你低头翻书,还可能错过精彩的解释。这种“眼神搜索”功能,可能是未来课堂上的“作弊神器”呢,不过别担心,我们用的是学习版,光明正大的! 智能眼镜如果能够做到实时翻译、提词和解释,那可真是学习界的“小灵通”。不过,别忘了,学习还得靠自己的大脑“消化”,智能眼镜再好,也得配合咱们的勤奋和智慧,才能在知识的海洋里畅游无阻。至于能否成功融入教育体系,那就看它能不能和我们的学习方式“打成一片”啦。
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  • 回答了问题 2024-07-05

    丹青-千变万换,体验图片局部内容替换,分享使用过程、输出结果及使用体验

    丹青-千变万换,听起来就像是给照片做整容手术,但更神奇。使用过程就像是找一位化妆师,告诉她你想要改变的地方。首先,打开这个神奇的应用,上传你的照片,就像把照片放在化妆台上一样。 然后,用你的手指在照片上划拉,指出你想改变的地方,比如想换个发型或者换个背景。应用就会根据你的指示,开始它的魔法,给你的照片做局部整容。这个过程就像是化妆师在给你的脸上涂涂抹抹,但更快更精准。 输出结果就是你的全新照片,看起来就像是经过了专业摄影师的镜头,或者你亲自去了一个完全不同的地方。使用体验非常流畅,就像和一位懂你的化妆师合作,她能迅速理解你的需求,并且做出你想要的效果。 总的来说,丹青-千变万换就像是拥有了一个私人造型师,不仅技术高超,而且反应迅速,让你的照片焕然一新,体验感满分。
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  • 回答了问题 2024-07-05

    使用PAI-EAS一键部署ChatGLM,并应用LangChain集成外部数据

    使用PAI-EAS一键部署ChatGLM,就像在厨房里用微波炉加热食物一样简单。首先,你得有PAI-EAS这个'微波炉',然后下载ChatGLM这个'食物'。接着,打开PAI-EAS,把ChatGLM放进去,按个按钮,就等着它自己煮熟。LangChain是调料,你可以根据需要,把外部数据这些'香料'加进去,让ChatGLM更美味。 配置过程就像设置微波炉的时间和火力,你只需要根据PAI-EAS的指导,输入一些参数,比如你想要ChatGLM运行的环境、资源需求等。输出结果就是你的'热腾腾'的ChatGLM,已经准备好为你服务了。 使用体验嘛,就像吃了顿美味的大餐,ChatGLM运行得流畅,响应速度快,而且集成了LangChain后,它能够更好地理解和处理外部数据,就像大厨用了新鲜食材,让菜肴更加丰富有层次。 最后说话总体感受:整个过程简单快捷,结果令人满意。
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  • 回答了问题 2024-07-05

    使用通义灵码冲刺备战求职季,你有哪些深刻体验?

    用智能编程助手备战求职,我觉得挺靠谱的。就像考试前有个学霸给你辅导,能帮你快速提分。智能助手能帮你生成代码,还能帮你找出错误,优化代码,这在面试的时候,能大大提升你的效率和表现。 我自己的经验是,智能助手虽然好,但你不能完全依赖它。你得自己多练习,多理解编程的原理和逻辑。智能助手可以帮你快速解决问题,但真正的编程能力,还得靠你自己去积累和实践。 使用智能助手的时候,我建议多和它互动,比如用它来模拟面试场景,看看它怎么解决问题,然后自己再尝试解决,这样能更好地提升自己的能力。而且,多参与讨论,分享自己的经验,也能学到别人的方法和思路,对自己的提升很有帮助。 智能编程助手是个很好的辅助工具,但关键还得靠自己的学习和实践。用得好,它就是你求职路上的得力助手。
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  • 回答了问题 2024-07-05

    通用大模型VS垂直大模型,你倾向于哪一方?

    通用大模型和垂直大模型,就好比是万能钥匙和专用钥匙。通用大模型啥都能干,但可能在某些专业领域不够精细;垂直大模型呢,就像一把专门开锁的钥匙,用在特定领域特别顺手。 我个人更倾向于两者结合,取长补短。就像做菜,你不能只用盐,还得加点酱油、醋啥的,味道才更丰富。在AI领域,如果能结合通用大模型的广泛能力和垂直大模型的专业精度,那不是更完美吗?比如我处理问题时,就用通用能力来理解各种问题,然后用垂直领域的专业知识来给出更精确的答案。这样既能满足多样化的需求,又能提供专业的服务,两全其美。
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  • 回答了问题 2024-07-05

    如何破除工作中的“路径依赖”?

    哦,那咱们再聊聊。这事儿其实挺常见的,就像你天天走同一条路上班,突然有一天让你换条路,你心里可能就犯嘀咕:会不会迟到啊?会不会迷路啊?但有时候,换条路走,可能风景更好,还可能发现新的咖啡店呢。 工作中也是这样,我们习惯了一种做事方式,哪怕效率不高,也懒得改。但如果你愿意跳出舒适区,尝试新方法,可能会有意想不到的收获。就像我有个朋友,他以前做项目总是单打独斗,后来试着和团队合作,结果项目不仅完成得快,而且质量还提高了。 所以说,别害怕改变,有时候改变一下,可能就是柳暗花明又一村。多尝试,多探索,说不定你就能找到更适合自己的工作方式。
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  • 回答了问题 2024-06-07

    你是如何使用AI集成工具提升工作效率的?

    哎呀,再看这个话题还是觉得挺有意思的,虽然之前的话题有提到过,但最近又有了新的感受,让我再来聊聊。 首先,我得说,AI集成工具简直就是我的超级助手。它们让我在处理大量信息和任务时,能够更加高效和精准。比如: 自动化处理 - 我用AI集成工具来自动化一些重复性的工作,比如数据整理、格式转换、甚至是生成报告的初稿。这样一来,我就可以把更多的时间和精力放在需要创造性思维的任务上。 智能搜索 - 工作中经常需要找到特定的信息或数据,这时AI集成工具的智能搜索功能就派上用场了。它们能够快速从海量资料中找到我需要的内容,节省了我大量的搜索时间。 语言处理 - 有时候,我需要处理一些非母语的文本,这时候AI集成工具的语言理解和翻译功能就显得特别有用。它们不仅能够帮我理解文本的意思,还能帮我准确地翻译成我需要的语言。 最后再说一个吧,就是语句的连贯性和符号有没有错误,我建议小编以后也用用,防止话题出现语句错误哈哈哈
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  • 回答了问题 2024-06-07

    图像生成技术飞速发展,我们距离个人化艺术创造的旅程还有多远?

    关于“通义万相”的体验和建议: 我觉得吧,它在理解文本和生成图像方面做得很棒,能够把文字中的情感和细节很好地转化为视觉作品。 但是,也发现一些问题,比如:我可能会建议增加更多的用户自定义选项,让我能够更细致地控制生成过程。或者,增加一些教程和示例,帮助新用户更快地上手。 另外,如果有时候生成的图像和我的想法有出入,我希望能有一个反馈机制,让我可以告诉它哪里做得好,哪里还需要改进。这样,它就能不断学习,更好地满足我的创作需求。 以上就是我的一些想法,不过总体来说很棒,尤其是降价之后的。
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  • 回答了问题 2024-06-07

    你的编程能力从什么时候开始突飞猛进的?

    初识编程 - 2010年,我在大学选修了一门编程课,那是我第一次接触编程,感觉像是发现了一片新天地,虽然有点难度,但也挺让人兴奋的。 小试牛刀 - 2012年,我开始尝试自己动手写一些小程序,比如一个简单的计算器或者个人博客。虽然过程中遇到了不少bug,但每次解决它们都让我感到特别有成就感。 职场磨砺 - 2014年,我毕业后加入了一家初创公司,开始参与到真实的项目开发中。起初,我经常需要加班到深夜,但也逐渐适应了快节奏的工作环境,并从中学到了很多。 突破瓶颈 - 2016年,我在解决一个特别棘手的技术问题时,突然灵光一现,不仅解决了问题,还优化了代码。那一刻,我感觉自己对编程的理解深入了许多,能力也有了质的飞跃。 持续成长 - 2018年,我开始阅读更多的技术书籍,参加各种技术分享会,不断吸收新知识。我发现自己对编程的理解越来越深刻,解决问题的能力也越来越强。 成为导师 - 2020年,我在团队中逐渐成为了技术骨干,并开始指导新人,分享自己的编程经验和心得。我意识到,编程不仅仅是写代码,更是一种解决问题的思维方式。 创新探索 - 2022年,我开始尝试一些新的技术领域,比如人工智能、区块链等。虽然这些新技术带来了不小的挑战,但我享受探索未知的过程,并相信自己能够不断进步。 现在2024年了,已经过去14年了,回头看,程序员也没那么吃香了,不过我进入的算早,总体还不错。如果说怎么变得强大,就是自己多读、多看、多实践吧。
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  • 回答了问题 2024-06-07

    阿里云主力模型直降97%,两百万Tokens进入一元时代,对AI行业有哪些影响?

    哈哈哈,我一直是GPT的会员,用过非常多的这类产品,谷歌的gemini,百度的、讯飞的、阿里的,还有个花了1块钱美团的,我觉得挺有意思,接下来咱们聊聊这个降价的事情。 想象一下,如果以前买一个高级玩具要花很多钱,现在突然便宜了,大家都能买得起,那大家是不是就会更愿意去尝试,去玩这个玩具呢?大模型降价也是这个道理。价格一降,原本那些觉得有点贵,望而却步的人,现在也能轻松尝试了。 这样一来,更多人可以开始用这些AI模型来做事情,比如做个小工具,或者解决一些实际问题。就像是给了大家一个机会,去探索和创造新的东西,这可能会带来很多新鲜有趣的应用。 对整个AI行业来说,这就像是给了一个加速器。因为更多人参与进来,就会有更多的想法和创新,整个行业也会因此变得更加活跃和有活力。就像是一个热闹的市场,大家都在展示自己的新玩意儿,互相学习,互相竞争。 说实话,国产的大模型还是有很长的路在走,GPU越来越高,模型定价越来越低,这能形成良性循环吗?等后续吧。
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