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2025年04月

2025年03月

  • 03.17 23:13:21
    回答了问题 2025-03-17 23:13:21

    如何用实时数据同步打破企业数据孤岛？

    踩0 评论0
  • 03.17 22:51:57
    回答了问题 2025-03-17 22:51:57

    工作中，拥有什么样的“软技能”可以跨越周期、终身成长？

    踩0 评论0
  • 03.06 10:57:21
    发表了文章 2025-03-06 10:57:21

    云效+DeepSeek 打造高效代码评审的新途径

    本文介绍如何在云效平台上利用DeepSeek等大模型实现AI智能代码评审。通过创建云效组织、获取API令牌、配置Flow自定义步骤、导入示例代码库及创建流水线，结合单元测试和代码扫描功能，实现自动化代码审查。此方案显著减少人工评审工作量，提升代码质量与开发效率，确保项目快速且安全地上线。
  • 03.03 16:09:18
    回答了问题 2025-03-03 16:09:18

    一键生成讲解视频，AI的理解和生成能力到底有多强？

    踩0 评论0
  • 03.03 15:53:40
    回答了问题 2025-03-03 15:53:40

    在工作中如何成为一个“不纠结”的人？

    踩0 评论0
  • 03.02 00:27:35
    发表了文章 2025-03-02 00:27:35

    产品评测 | 安全体检为您的云上资源保驾护航

    作为一名运维开发工程师，我使用了阿里云的安全体检工具，该工具免费提供病毒攻击、风险配置、服务器漏洞三方面的检测。通过体检，我发现7条安全风险，如RAM用户密码策略简单、ECS实例绑定公网IP及安全组端口配置不当。针对这些问题，我进行了修复，如加强密码策略和调整安全组设置。体检结果帮助我及时发现并解决潜在的安全隐患，提升了云上资产的安全水平。建议增加自定义忽略规则、一键处理等功能，进一步优化用户体验。总体而言，阿里云安全体检适合中小企业和个人开发者，提供了全面且集成的安全检测服务。
  • 03.01 21:25:23
    发表了文章 2025-03-01 21:25:23

    产品测评 | AI编程界的集大成者——通义灵码AI程序员

    通义灵码AI程序员是阿里云推出的一款基于先进自然语言处理和深度学习技术的编程助手，集成于VS Code和JetBrains IDEs中。它覆盖从前端到后端的开发流程，支持多文件级别的代码修改、单元测试生成、多版本快照管理等高级功能，显著提升开发效率和项目管理能力。开发者可通过对话式交互完成需求理解到产品发布的全过程，实现高效敏捷开发。最新2.0版本在代码生成、跨语言编程、单元测试自动生成及图生代码等方面有显著提升，进一步优化了用户体验。
  • 03.01 00:03:20
    回答了问题 2025-03-01 00:03:20

    2025 年 AI 产业会迎来全面爆发吗？

    踩0 评论0

2025年02月

2025年01月

  • 01.21 22:27:14
    发表了文章 2025-01-21 22:27:14

    方案测评 | 零基础一键AI剧本生成与动画创作

    阿里云推出基于AI技术的剧本生成与动画创作解决方案，利用函数计算FC、百炼模型服务和ComfyUI工具，实现从剧本撰写到视频合成的一站式自动化流程。该方案大幅降低动画制作的技术门槛与成本，加速内容生产，帮助创作者快速响应市场变化。通过体验发现，方案在高效性、创新性方面表现突出，但也存在视频生成时间较长、定制化功能不足等问题。整体而言，该方案为动画创作提供了新的可能性，尤其适合初创团队和个人创作者。
  • 01.20 11:10:15
    回答了问题 2025-01-20 11:10:15

    大模型数据处理vs人工数据处理，哪个更靠谱？

    踩0 评论0
  • 01.17 01:40:39
    发表了文章 2025-01-17 01:40:39

    产品评测 | 欢迎来到大模型时代的操作系统管理平台

    操作系统管理平台是一款专为提升Linux使用效率而设计的工具，提供运维管理、智能助手、扩展组件管理等功能，用户可通过该平台进行系统概览、诊断和观测，确保集群健康运行。安装简便，涵盖内存、存储、网络等多维度诊断，并生成详细报告。特别推荐给需要管理大量ECS资源的运维工程师，免费且功能强大。体验链接：https://alinux.console.aliyun.com/。
  • 01.16 20:53:31
    发表了文章 2025-01-16 20:53:31

    产品测评 | 感受操作系统智能助手OS Copilot新功能带来的运维效率飞升

    近期，我再次评测了阿里云OS Copilot的新版本，发现其在命令执行、任务自动化、文件处理及知识问答等方面表现出色，特别是-t参数显著提升了70%的效率。使用过程中，我发现它不仅简化了复杂任务的处理，还提供了中文解释配置文件的功能，极大地方便了初学者。总结来看，OS Copilot极大地提升了Linux运维效率，但仍需在自然语言理解、用户界面优化和错误处理机制等方面进一步改进。未来若能支持更多操作系统并集成更多实用工具，必将成为Linux用户的得力助手。
  • 01.16 15:58:15
    发表了文章 2025-01-16 15:58:15

    方案测评 | 多模态数据信息提取极速体验

    多模态数据信息提取方案基于先进AI技术，能高效处理文本、图像、音频和视频等不同格式文件，提取有价值信息。该方案通过深度学习、自然语言处理等技术，实现结构化信息挖掘与分析，支持批处理模式，显著提高大规模数据处理效率，降低业务成本。用户可通过阿里云平台一键部署，无需数据搬运，确保高效安全的数据处理体验。此方案在性能和易用性上表现出色，具有广泛的应用价值和市场前景。
  • 01.16 13:17:13
    回答了问题 2025-01-16 13:17:13

    AI年味，创意新年，你认为AI能否为春节活动增添新意呢？

    踩0 评论0
  • 01.14 15:20:49
    回答了问题 2025-01-14 15:20:49

    AI时代，聊聊如何从海量数据中挖掘金矿？

    踩0 评论0
  • 01.14 14:10:15
    回答了问题 2025-01-14 14:10:15

    在海量用户中，将如何快速定位到目标人群进行个性化营销？

    踩0 评论0
  • 01.14 13:57:40
    回答了问题 2025-01-14 13:57:40

    你认为哪些领域的知识对开发者来说特别重要？

    踩0 评论0
  • 01.12 22:51:18
    回答了问题 2025-01-12 22:51:18

    使用安全体检功能，看看你有多少未修复的安全问题？

    踩0 评论0
  • 01.10 17:28:37
    发表了文章 2025-01-10 17:28:37

    产品测评 | 上手分布式Python计算服务MaxFrame产品最佳实践

    MaxFrame是阿里云自研的分布式计算框架，专为大数据处理设计，提供高效便捷的Python开发体验。其主要功能包括Python编程接口、直接利用MaxCompute资源、与MaxCompute Notebook集成及镜像管理功能。本文基于MaxFrame最佳实践，详细介绍了在DataWorks中使用MaxFrame创建数据源、PyODPS节点和MaxFrame会话的过程，并展示了如何通过MaxFrame实现分布式Pandas处理和大语言模型数据处理。测评反馈指出，虽然MaxFrame具备强大的数据处理能力，但在文档细节和新手友好性方面仍有改进空间。
  • 01.08 16:41:37
    回答了问题 2025-01-08 16:41:37

    AI造势，学习机爆火，距离“AI家教”还有多远？

    踩0 评论0
  • 01.08 16:14:00
    回答了问题 2025-01-08 16:14:00

    与 AI “对话”，多模态音视频交互能给生活提供多大便利？

    踩0 评论0
  • 01.07 16:21:51
    发表了文章 2025-01-07 16:21:51

    活动实践 | 快速体验云消息队列RocketMQ版

    本方案介绍如何使用阿里云消息队列RocketMQ版Serverless实例进行消息管理。主要步骤包括获取接入点、创建Topic和订阅组、收发消息、查看消息轨迹及仪表盘监控。通过这些操作，用户可以轻松实现消息的全生命周期管理，确保消息收发的高效与可靠。此外，还提供了消费验证、下载消息等功能，方便用户进行详细的消息处理与调试。
  • 01.07 15:30:05
    回答了问题 2025-01-07 15:30:05

    “99套餐”ECS云端问答节！回答问题赢阿里云纪念衫、加湿器等好礼！

    踩0 评论1
  • 01.07 00:27:43
    发表了文章 2025-01-07 00:27:43

    活动实践 | DataWorks智能交互式数据开发与分析之旅

    本指南介绍了如何使用阿里云平台进行大数据开发与分析。首先，在MaxCompute控制台创建项目并配置计算资源；接着，通过DataWorks控制台创建工作空间和独享资源组，并绑定工作空间。然后，创建个人开发环境，载入案例并新建Notebook实例。在Notebook中，通过SQL和Python Cell进行交互式开发和数据分析，体验智能助手Copilot的功能，如SQL改写、解释、生成注释及智能建表。最后，清理所有创建的资源，包括删除DataWorks资源、MaxCompute项目及网络配置，确保环境整洁。
  • 01.06 15:02:49
    发表了文章 2025-01-06 15:02:49

    活动实践 | 低代码高效构建企业门户网站

    本方案介绍如何使用魔笔平台快速构建和部署企业网站。通过DNS解析与Mobi平台建立SSL加密连接，确保数据安全传输。魔笔提供丰富的组件库和拖拽式界面设计工具，简化开发流程，支持快速开发、易于学习和安全可靠的特点。首次使用需登录魔笔控制台开通功能，并通过ROS控制台一键部署模板。编辑网站时，可轻松添加组件、管理后台数据并发布更新。最后，可通过资源栈页面清理不再需要的资源，确保环境整洁。
  • 01.06 14:02:01
    发表了文章 2025-01-06 14:02:01

    活动实践 | 通过弹性公网 IP 确保服务迁移时公网 IP 不变

    该方案通过弹性公网IP（EIP）实现公网IP与不同资源的灵活关联和解绑，支持业务水平扩容和资源迁移。具体步骤包括：创建ECS实例并分配固定公网IP，安装Web服务，创建自定义镜像以快速部署新实例，将原实例的固定公网IP转为EIP，并将其解绑后绑定到新实例上，确保服务迁移后对外IP不变。最后，清理资源以避免不必要的费用。
  • 01.06 13:11:58
    发表了文章 2025-01-06 13:11:58

    活动实践 | ALB 实现跨地域负载均衡

    本方案通过阿里云的云企业网（CEN）、转发路由器（TR）、专有网络（VPC）、云服务器（ECS）和应用型负载均衡（ALB），实现跨地域的应用负载均衡。它扩展了系统的吞吐能力，提升了可用性和安全性。用户可通过资源编排服务（ROS）一键部署，并进行负载测试验证。清理资源也简便快捷。
  • 发表了文章 2025-04-23

    产品评测｜从数据标准到实时监控，深度解析Dataphin如何以智能提效与安全合规驱动企业数据价值释放

  • 发表了文章 2025-04-17

    产品测评 | 大模型时代下全场景数据消费平台的智能BI—Quick BI深度解析

  • 发表了文章 2025-03-06

    云效+DeepSeek 打造高效代码评审的新途径

  • 发表了文章 2025-03-02

    产品评测 | 安全体检为您的云上资源保驾护航

  • 发表了文章 2025-03-01

    产品测评 | AI编程界的集大成者——通义灵码AI程序员

  • 发表了文章 2025-02-28

    用满血版DeepSeek搭建自己的智能体

  • 发表了文章 2025-02-21

    智能体 | 快速构建专属英语口语陪练助手，这下雅思再也不用愁了

  • 发表了文章 2025-02-13

    方案测评 ｜ 零基础5分钟拥有自己的DeepSeek-R1 满血版

  • 发表了文章 2025-01-21

    方案测评 | 零基础一键AI剧本生成与动画创作

  • 发表了文章 2025-01-17

    产品评测 | 欢迎来到大模型时代的操作系统管理平台

  • 发表了文章 2025-01-16

    产品测评 | 感受操作系统智能助手OS Copilot新功能带来的运维效率飞升

  • 发表了文章 2025-01-16

    方案测评 | 多模态数据信息提取极速体验

  • 发表了文章 2025-01-10

    产品测评 | 上手分布式Python计算服务MaxFrame产品最佳实践

  • 发表了文章 2025-01-07

    活动实践 | 快速体验云消息队列RocketMQ版

  • 发表了文章 2025-01-07

    活动实践 | DataWorks智能交互式数据开发与分析之旅

  • 发表了文章 2025-01-06

    活动实践 | 低代码高效构建企业门户网站

  • 发表了文章 2025-01-06

    活动实践 | 通过弹性公网 IP 确保服务迁移时公网 IP 不变

  • 发表了文章 2025-01-06

    活动实践 | ALB 实现跨地域负载均衡

  • 发表了文章 2024-12-23

    最佳实践 | 轻松部署，即刻触达 Qwen2.5 的飞一般的体验

  • 发表了文章 2024-12-23

    活动实践 | AI智能体实时语音互动

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  • 回答了问题 2025-04-27

    零代码搭建 DeepSeek 版个人知识库，你想试试吗？

    通过百炼平台与魔笔的无缝集成，从创建知识库到部署应用仅需几个步骤，无需复杂编码。魔笔的可视化界面和预置模板让我快速完成聊天组件配置、API对接和样式调整，整个过程仅耗时约15分钟。即使是非技术背景的用户，也能轻松上手。 知识库的使用如下图所示： 这套方案完美平衡了“快速搭建”与“深度定制”的需求，无论是个人知识管理还是企业内部知识库建设，都能显著提升效率。尤其适合需要低成本、高灵活性AI解决方案的团队。如果进一步优化多端适配（如移动端）和扩展更多数据源，体验将更加完善！
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  • 回答了问题 2025-04-22

    MCP Agent是如何加速AI应用或工作流的开发？

    MCP 是 Anthropic 公司提出的开源协议，旨在通过标准化交互方式解决AI大模型与外部数据源、工具的集成难题，阿里云百炼上线了业界首个的全生命周期 MCP 服务，大幅降低了 Agent 的开发门槛。 MCP的体验如下：配置和调用都很简单。 谈谈MCP Agent加速AI应用或工作流的开发如下： 1、MCP提供统一的通信协议，如同“万能插座”，使AI模型能无缝连接各种工具和服务（如数据库、网页、第三方API）。开发者无需为每个工具重新编写代码，只需按照MCP标准集成一次，即可在多个应用中复用。例如，阿里云百炼平台已集成高德、无影等20多款MCP服务，开发者可直接调用这些工具。 2、MCP能跨多个交互步骤保存上下文信息，使AI代理（Agent）具备更强的自主性。例如，一个Agent在规划旅行路线时，可同时调用地图服务、天气API，并根据用户反馈动态调整方案。上下文支持使Agent更接近“自主决策”，减少人工干预，提升任务完成效率。 3、降低了开发门槛，简化流程。MCP服务托管于云平台，阿里云、腾讯云等提供“全生命周期MCP服务”，开开发者无需关注服务器部署、安全等底层细节，专注业务逻辑。比如用户通过百炼平台连接高德地图服务，5分钟内开发出城市旅游规划Agent，整合路线、美食等信息。MCP使Agent开发时间从数小时缩短至分钟级，工作流效率提升10倍。 MCP通过统一标准、双向通信、生态扩展、低代码工具等核心机制，大幅降低了AI应用开发的复杂度，加速了从原型到落地的进程。
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  • 回答了问题 2025-04-16

    职场钝感力，是“反抗”还是“妥协”？

    钝感力 ≠ 无感或麻木，需要强调的是，钝感力不是“假装没看见问题”，而是： 对情绪性干扰（如客户骂人、同事抱怨）不过度反应；对技术问题保持清醒，不被焦虑误导判断；对结果负责，但不过度陷入自我批判。 在技术工作中，这种能力尤其重要。例如： 调试时：不因“代码明明正确却报错”而烦躁，而是冷静排查环境、依赖库等变量。需求变更时：不抱怨“需求反复”，而是快速评估影响并提出合理方案。 作为程序员的钝感力，本质是技术理性与情绪管理的结合。让我们在高压下保持清醒，把“问题”转化为“待解决的代码”，而非被情绪淹没。这种能力或许不如算法设计或架构设计“高大上”，但却是职场长期生存的核心竞争力之一。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-16

    人脸识别“进化”，你最感兴趣的使用场景有哪些？

    我比较感兴趣的使用场景大概如下： 1、识别学生表情实时辅助教学反馈 这个场景主要是在教室中，AI系统通过摄像头实时捕捉学生面部表情、微表情和眼神，结合语音分析，动态判断学生的专注度、困惑或情绪波动。例如，当学生因数学题卡壳而皱眉时，系统会自动调整教学节奏，提供更直观的示例或触发老师介入；若学生长期表现出焦虑或抑郁情绪，系统会向心理辅导老师发送预警。 技术价值：无需学生主动报告情绪，通过自然交互实现情感监测，提升教育个性化，同时针对偏远地区通过AI弥补辅导资源不足。 2、灾难救援快速身份识别与生命体征监测 在地震、洪水等灾害现场，救援无人机搭载人脸识别系统，快速扫描废墟中幸存者的面部特征，并与云端人口数据库比对，生成实时“幸存者名单”。同时，系统通过面部微表情（如呼吸频率、皮肤温度变化）估算伤者生命体征，优先救援危重人员。 技术价值：可以在复杂环境中（如低光照、遮挡）快速匹配身份，解决传统人工搜救耗时长的问题。同时结合生命体征分析，弥补传统医疗设备在极端环境中的局限性。 3、脑机接口辅助渐冻症患者的“无声表达” 渐冻症患者因肌肉萎缩无法言语或行动，但可通过高精度人脸识别系统捕捉其面部微表情（如眨眼频率、额头皱纹变化）转化为指令。例如，系统将特定表情组合翻译为文字或语音，帮助患者与外界沟通，甚至操控智能家居设备。 技术价值：结合脑电波监测等技术，突破生理限制，恢复患者基本交流权，提升生活质量。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-09

    如何让PB级日志数据也能实现秒级分析？

    通过ROS一键部署来创建云数据库 SelectDB 版和云服务器 ECS 等实例资源进行体验。 同样的资源，SelectDB的写入性能是Elasticsearch的多倍。同样规模的原始数据，SelectDB的存储成本仅为Elasticsearch的 20%。 在写入性能和存储空间优化方面，SelectDB 表现出色。它能够有效地管理资源使用情况，降低存储成本，同时保证系统的高效运行。这对于需要长期保存大量日志数据的企业来说尤为重要。 通过标准 SQL 接口提供的丰富检索分析能力，让用户可以更直观地探索数据价值。无论是进行简单的查询操作还是复杂的分析任务，都可以得心应手。 此外SelectDB 配备了简单易用的日志分析和可视化工具，使得即使是没有深厚技术背景的用户也能够方便快捷地进行日志检索、分析，并实现实时监控和快速响应。
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  • 回答了问题 2025-04-08

    AI陪练 VS 真人教学，你更喜欢哪一个？

    体验了整个过程。目前感觉对口语的识别非常准确，堪比自己请了一个英语私教。 人文教育永远少不了，在AI没有产出智慧之前，还是人类的工具。两者结合才是正确的道路。 通过培训帮助教师掌握AI工具的使用，同时强化其在情感引导、跨学科整合等“高价值”领域的专业能力。 进一步设计“AI预习+教师精讲+AI巩固”的混合模式，或引入“教师+AI助教”团队协作的课 最后将教师从机械性教学任务中解放后，更注重其在学生创造力、价值观形成等方面的成效评估。
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  • 回答了问题 2025-04-08

    与春光共舞，独属于开发者们的春日场景是什么样的？

    我是一个运维开发工程师，现在的北京正值樱花、海棠盛开时节，在如此温柔的春天，我用自己的专业知识来构建一个电子樱花树，也让每个人来感受下这春日的浪漫。 浏览器版樱花树已创建，包含以下功能： 自适应窗口大小的Canvas绘图动态树枝生成算法花瓣粒子系统（包含旋转和颜色渐变）风力控制系统自动重生树木功能 文件目录如下： 1、index.html 樱花树动画 生成新树 风速: 2、Sakura.js class SakuraTree { constructor(canvas) { this.canvas = canvas; this.ctx = canvas.getContext('2d'); this.petals = []; this.branches = []; this.wind = 0; this.init(); } init() { this.resize(); window.addEventListener('resize', () => this.resize()); this.generateTree(); this.animate(); } resize() { this.canvas.width = window.innerWidth; this.canvas.height = window.innerHeight; } generateTree() { this.branches = []; this.petals = []; // 生成树干 this.createBranch( this.canvas.width/2, this.canvas.height - 100, -Math.PI/2, 80, 8 ); // 初始化花瓣 for (let i = 0; i { this.ctx.beginPath(); this.ctx.moveTo(branch.x, branch.y); this.ctx.lineTo(branch.endX, branch.endY); this.ctx.strokeStyle = `hsl(30, 60%, ${30 + branch.width*2}%)`; this.ctx.lineWidth = branch.width; this.ctx.stroke(); }); // 绘制花瓣 this.petals.forEach(petal => { this.ctx.save(); this.ctx.translate(petal.x, petal.y); this.ctx.rotate(petal.rotation); this.ctx.beginPath(); this.ctx.ellipse(0, 0, petal.radius, petal.radius*0.8, 0, 0, Math.PI*2); this.ctx.fillStyle = `hsla(${petal.hue}, 70%, 80%, 0.8)`; this.ctx.fill(); this.ctx.restore(); }); } update() { const windForce = this.wind * 0.1; this.petals.forEach(petal => { petal.x += Math.cos(petal.angle) * petal.speed + windForce; petal.y += Math.sin(petal.angle) * petal.speed; petal.rotation += petal.rotation * 0.1; if (petal.y > this.canvas.height + 20) { petal.y = -20; petal.x = Math.random() * this.canvas.width; } if (petal.x this.canvas.width + 20) petal.x = -20; }); } animate() { this.update(); this.draw(); requestAnimationFrame(() => this.animate()); } } // 初始化樱花树 const canvas = document.getElementById('treeCanvas'); const sakura = new SakuraTree(canvas); // 控制功能 function generateNewTree() { sakura.generateTree(); } document.getElementById('windSpeed').addEventListener('input', (e) => { sakura.wind = parseFloat(e.target.value); }); 3、style.css * { margin: 0; padding: 0; box-sizing: border-box; } body { background: #1a1a2e; overflow: hidden; font-family: 'Microsoft YaHei', sans-serif; } .container { position: relative; width: 100vw; height: 100vh; } #treeCanvas { position: absolute; left: 50%; transform: translateX(-50%); } .controls { position: fixed; top: 20px; left: 20px; background: rgba(255,255,255,0.1); padding: 15px; border-radius: 8px; backdrop-filter: blur(5px); } button { background: #ff99cc; border: none; padding: 8px 15px; border-radius: 5px; cursor: pointer; transition: transform 0.2s; color: #fff; margin-right: 10px; } button:hover { transform: scale(1.05); background: #ff80bf; } input[type='range'] { vertical-align: middle; background: rgba(255,255,255,0.1); height: 4px; border-radius: 2px; } input[type='range']::-webkit-slider-thumb { -webkit-appearance: none; width: 15px; height: 15px; background: #ff99cc; border-radius: 50%; cursor: pointer; } 现在我们使用Edge浏览器打开即可查看效果。 调大风速，变成了满屏的樱花雨。祝福每个人都春风得意。
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  • 回答了问题 2025-04-07

    你定义的 AI 编码规则是什么？全网寻找通义灵码 Rules {头号玩家}！

    1、打开设置，启用All Rules。 2、我的Rules规则截图如下： 3、生成了一段符合Rule规则的Python代码 from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends, status from pydantic import BaseModel, SecretStr, EmailStr from typing import Optional from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import sessionmaker, Session from passlib.context import CryptContext # 数据库配置 DATABASE_URL = 'postgresql://user:password@localhost/dbname' engine = create_engine(DATABASE_URL) SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine) Base = declarative_base() # 密码哈希工具 pwd_context = CryptContext(schemes=['bcrypt'], deprecated='auto') # 用户模型 class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True, index=True) email = Column(String, unique=True, index=True, nullable=False) hashed_password = Column(String, nullable=False) # 创建数据库表 Base.metadata.create_all(bind=engine) # Pydantic模型 class UserCreate(BaseModel): email: EmailStr password: SecretStr class UserLogin(BaseModel): email: EmailStr password: SecretStr class UserResponse(BaseModel): id: int email: str # FastAPI应用 app = FastAPI() # 依赖项：获取数据库会话 def get_db(): db = SessionLocal() try: yield db finally: db.close() # 工具函数：哈希密码 def hash_password(password: str) -> str: return pwd_context.hash(password) # 工具函数：验证密码 def verify_password(plain_password: str, hashed_password: str) -> bool: return pwd_context.verify(plain_password, hashed_password) # 用户注册API @app.post('/register/', response_model=UserResponse, status_code=status.HTTP_201_CREATED) def register_user(user: UserCreate, db: Session = Depends(get_db)): # 检查用户是否已存在 db_user = db.query(User).filter(User.email == user.email).first() if db_user: raise HTTPException( status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST, detail='Email already registered' ) # 创建新用户 hashed_password = hash_password(user.password.get_secret_value()) new_user = User(email=user.email, hashed_password=hashed_password) db.add(new_user) db.commit() db.refresh(new_user) return new_user # 用户登录API @app.post('/login/') def login_user(user: UserLogin, db: Session = Depends(get_db)): # 查找用户 db_user = db.query(User).filter(User.email == user.email).first() if not db_user: raise HTTPException( status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED, detail='Incorrect email or password' ) # 验证密码 if not verify_password(user.password.get_secret_value(), db_user.hashed_password): raise HTTPException( status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED, detail='Incorrect email or password' ) return {'message': 'Login successful'} # 启动应用 if __name__ == '__main__': import uvicorn uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) 4、生成的代码符合我定义的Rule。 5、通义灵码的Rule有如下的优势： 1）提高效率：通过定义明确的项目规则，团队成员可以更快地理解项目要求和期望，减少误解和重复工作。 2）一致性：确保所有项目遵循相同的标准和流程，这有助于保持项目的连贯性和质量的一致性。 3）易于管理：良好的项目规则使得项目更易于跟踪和管理，帮助项目经理更好地分配资源、设定里程碑以及监控进度。 4）规范行为准则：建立团队内部的行为标准，包括代码风格、文档编写等，促进团队内部的和谐与效率。
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  • 回答了问题 2025-04-06

    QwQ-32B “小身材大能量”，有哪些值得关注的技术亮点？

    1、小参数撬动高性能，强化学习驱动推理效率。QwQ-32B 在数学推理、编程能力等问题解决方面表现出色。 采用“分步验证”和实时代码执行反馈机制，例如在数学问题求解中逐行验证推导步骤，在代码生成中动态优化算法结构，显著提升模型逻辑严谨性。 2、模型架构方面，QwQ-32B 采用因果语言模型架构，具有 64 层 Transformer 结构，相比常见的模型层数更深。它完整集成了 RoPE（旋转位置编码）、SwiGLU 激活函数、RMSNorm 层归一化和 Attention QKV 偏置。具有 40 个查询注意力头和 8 个键值对的广义查询注意力（GQA）；扩展的 131,072 个 Token 上下文长度，允许更好地处理长序列输入。 3、提供“1分钟部署”工具链，支持消费级显卡（如RTX 3060）本地运行，量化后模型仅需20GB存储空间，显著降低中小团队使用门槛。
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  • 回答了问题 2025-04-05

    职业发展应该追求确定性还是可能性？

    在职业发展的选择中，追求确定性还是可能性，我个人觉得本质上是个体性格特质与外部环境的动态适配问题。 就我而言，我是在确定性中寻找成长锚点，因为性格中对未知变化敏感，缺乏足够安全感，倾向于选择可预测的路径。 也会习惯按照既定规则行动，对打破常规感到焦虑。进而将职业稳定性视为幸福的基石，所以一直在扎扎实实搞技术。 然而在当前的大环境下，裁员不断&AI进化，真正的确定性应建立在持续学习的能力上，才可能在变革中保持竞争力。 职业发展的选择没有绝对的「正确」，关键在于理解自己的性格特质，并将其转化为职业策略。确定性与可能性并非对立，而是可以动态调和的双螺旋： 确定性提供能量补给站，让我们在探索中保持续航能力；可能性创造进化引擎，推动我们在职业高原上持续攀登。 最终，当我们学会与自己的性格和解，并设计出与之匹配的职业适配方案时，无论是选择稳妥的航路还是冒险的远征，都能在职业海洋中找到属于自己的星辰大海。
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  • 回答了问题 2025-04-05

    真人配音与AI创作有声读物，如何和谐共存？

    使用云原生应用开发平台 CAP 构建 Web 服务，由其提供函数计算资源以及工作流能力，结合百炼模型服务实现了从文案、声音、字幕、图像生成到视频合成的一站式自动化流程。有如下优势： 1、降低技术门槛：无需专业的动画技术背景，只要你的脑洞足够大，就可以有更多的创意实现。 2、加速内容生产：通过自动化流程整合剧本撰写、插图设计、声音合成至视频合成，极大缩短了绘本创作周期，使得创作者能够迅速响应市场变化，提高内容产出速度。 3、优化成本：减少了传统有声绘本制作中的人力与设备成本，尤其是对于初创团队或个人创作者而言，显著降低了进入门槛，且支持按需调整资源，灵活管理成本。 关于真人配音与AI创作有声读物是否存在一个平衡点，我的观点如下：两者可以在场景适配上进行平衡。 人类声音的微妙变化（如语调起伏、停顿节奏、语气色彩）能精准传递文本的情感内核。例如，悬疑小说中紧张的低语或温情故事里的轻柔诉说，真人配音能通过「生理共鸣」引发听众共情。儿童故事中的多角色切换、历史题材中的方言演绎，真人配音能通过声音塑造「角色人格」，强化叙事张力。 而AI配音的边际成本几乎为零，适合批量生产标准化内容（如知识付费课程、有声书连载），在一些科普、教材中也可以使用AI配音。 此外也可以两者融合，在长篇连载内容中，可采用「真人主导+AI辅助」的模式。例如，主情节由真人配音，而背景说明或次要章节由AI完成，既控制成本又保证核心内容质量。 真人配音与AI创作的平衡点并非固定公式，而是动态的「需求-技术-成本」三角关系。在文学艺术领域，真人配音的价值不可撼动；在效率优先的场景中，AI则展现出独特优势。未来，两者的融合将催生新的内容形态——AI负责「标准化交付」，真人注入「灵魂」，而用户则通过选择权决定内容的「情感浓度」。这种共生模式，或许正是有声读物行业进化的最优解。
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  • 回答了问题 2025-04-05

    工作以来，哪件“麻烦事”现在看是你成长的关键？

    2022年一个深夜，我蜷缩在办公室角落的沙发上，盯着电脑屏幕上跳动的红色预警数据。负责的智慧仓储系统在上线第三天就出现订单错发问题，客户仓库里堆积如山的包裹像定时炸弹般随时可能引爆投诉。当时作为项目经理的我，第一次真切感受到职业危机像潮水般漫过脚踝的窒息感。 第二天晨会上，技术团队将问题归咎于硬件供应商的传感器误差，运维团队则认为是系统压力测试不充分。当看到各部门主管用'技术债务'、'需求变更'等专业术语构筑起防御工事时，我突然意识到：真正的危机不是代码漏洞，而是信息孤岛形成的认知黑洞。 重新认真梳理项目脉络，当发现需求文档里关于'动态库存校准'的标注被埋在附件第17页时，技术团队终于意识到他们从未真正理解业务场景。这种打破部门壁垒的溯源过程，让我领悟到项目管理的核心是构建'共享认知'。 在客户要求48小时内解决问题的高压下，我做出了职业生涯最艰难的决定：暂停系统运行，手动处理积压订单。这个看似倒退的决策，实则是为技术团队争取了宝贵的调试时间。当看到运维同事在仓库里用RFID手持机逐个扫描货物时，我突然明白：技术方案再精妙，也要扎根于现实的土壤。 在连续72小时的应急响应中，我们建立了'三色预警沟通机制'：红色问题即时同步，黄色隐患每日复盘，绿色进展每周公示。这种透明化沟通策略后来成为公司项目管理的标准流程，让我深刻体会到：危机处理不是救火，而是构建组织免疫系统。 这次经历像一柄双刃剑，在刺破职业自信的同时，也剖开了管理认知的盲区。现在面对新项目时，我总会预留'压力测试沙盒'，设置'认知断点'进行多视角审视。那些曾让我彻夜难眠的危机时刻，最终熔铸成管理决策的'压力测试标准'。 职场中的'麻烦事'如同淬火的烈焰，只有敢于将自己置于熔炉之中，才能锻造出应对复杂性的真正韧性。
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  • 回答了问题 2025-03-17

    如何用实时数据同步打破企业数据孤岛？

    Flink CDC YAML API 通过低代码、高自动化的设计，显著降低了实时数据集成的门槛。无论是业务人员还是开发者，均可通过简单的 YAML 配置快速构建可靠的数据同步链路，支持从数据库到数据湖、数据仓库的实时入仓入湖，加速数据分析与业务决策。 与传统方法的对比 场景CDC YAML传统 Flink SQL/Java APIETL 工具（如 Airflow + Spark）开发效率配置文件快速部署（分钟级）需编码（小时级）需脚本和 DAG 开发（天级）Schema Evolution自动支持需手动处理需手动处理多表同步成本单作业支持多表，资源利用率高需多作业，资源开销大需多任务，资源开销大实时性毫秒级延迟毫秒级延迟秒级或分钟级延迟运维复杂度低（开箱即用）中（需监控作业状态）高（需管理调度器和任务依赖） 体验在数据曲线页签下的数据摄入中可看到 CDC YAML 作业的同步状态，并且在下方监控示例图中可看出当前作业已经进入增量同步阶段。 观察 isBinlogReading 曲线图，确定数据同步阶段。 通过技术来构建深化应用，可以从如下入手： AI 驱动的实时分析：结合 Flink 的流处理能力，将 CDC 数据实时输入 AI 模型，实现动态预测（如库存需求、用户流失预警）。Serverless 化：通过阿里云服务，提供无服务器化的 CDC 服务，用户只需配置 YAML 即可一键部署。多模态数据同步：支持同步非结构化数据（如日志、JSON）到数据湖，构建统一的数据资产视图。 进而打破数据孤岛，无缝连接数据库、数据湖、实时数仓等系统，构建统一数据视图。同时以毫秒级延迟将数据注入风控、推荐等系统，实现业务实时化。 Flink CDC 不仅是工具，更是企业数字化转型的核心引擎，助力数据真正成为驱动业务增长的“实时血液”。
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  • 回答了问题 2025-03-17

    工作中，拥有什么样的“软技能”可以跨越周期、终身成长？

    在这个日新月异的时代，职场竞争愈发激烈。曾经，我们可能认为只要掌握了一门专业技能，就能在职场上稳如泰山。然而，随着技术的飞速发展和行业的不断变革，单一的专业技能已经难以满足职场的需求。所以我们也要尝试掌握些软技能，来延长自己的职业生涯。 我个人认为的几个必备的软技能如下： 持续学习的能力。活到老学到老已经不只是一个口号了，在这个信息迭代如此迅速的年代，连我爸妈都在学习如何使用豆包。只有不断学习新知识、新技能，才能跟上时代的步伐。同时，适应能力也很重要。只有快速适应环境变化，才能在职场上立于不败之地。 良好的沟通和表达。工作时间越久，你就会发现工作的本质其实就搞定人，人都聊明白了，需求呀、代码呀，自然都不是问题。无论是口头沟通、书面沟通还是非语言沟通，都需要我们清晰、准确地表达自己的思想和意图。 具有创造力的思维。向要自己不轻易的被取代，就需要有独特性，而创新就是通向独特的小径。只有不断提出新的想法和方案，才能在激烈的竞争中脱颖而出。 随着AI技术迭代的加速，许多传统职业和技能都可能被取代。而职业软技能具有持久的价值，不依赖于特定的技术或工具，而是基于通用逻辑和方法论，可以支撑我们的持续成长与职业转型。
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  • 回答了问题 2025-03-03

    一键生成讲解视频，AI的理解和生成能力到底有多强？

    利用函数计算FC 部署Web应用，调用百炼模型服务实现PPT到视频的自动转换。 AI一键生成讲解视频的功能是基于人工智能技术的进步，特别是自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和语音合成技术的结合。这些技术使得机器能够理解PPT的内容，自动生成解说词，并将解说词转换为自然流畅的声音，最终完成视频的剪辑工作。 理解和生成能力： 视觉模型（qwen-vl-max-latest）用于理解PPT图文内容，快速生成与之相匹配的解说词；文本模型（qwen-plus）对解说词进行优化，提高其可读性和吸引力；语音模型（cosyvoice-v1）则根据解说词生成生动流畅的旁白音频。 这对于对于非专业人士而言，使用AI工具可以大大降低视频制作的技术门槛，让更多人有机会参与到内容创作中来。同时自动化流程减少了手动操作所需的时间，让创作者能够更快地发布作品。让初学者也能利用高质量的模板和预设选项制作出专业水准的作品。 不过如果大量用户依赖相同的AI模板和算法，可能会导致内容趋于同质化，缺乏个性化的创新点。也会让用户的文案撰写能力退化。 在享受AI带来便捷的同时，我们也应鼓励保留和发展个人独特的创意表达方式。这样，我们既能充分利用现代科技的优势，又能保持文化的多样性和丰富性。
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  • 回答了问题 2025-03-03

    在工作中如何成为一个“不纠结”的人？

    记住，“地球离开谁都一样转”，有时候我们需要放下对完美的追求，专注于当前的任务，相信团队的力量，这样才能真正做到内心平静，高效工作。 学会‌拥抱不完美美，就像做菜时先保证能熟，再追求摆盘。那个让你纠结了三天的优雅设计，可能下个月业务方向一变就成了冗余代码‌。职场本就不公平，有运气成分在，咱做好自己能做的，拿该拿的钱，过好自己的小日子才是正事儿！要是因为职场上的一点小事就情绪内耗，把自己搞得身心俱疲，影响了家庭和健康，那可太不划算了！所以，别老想着找什么归属感，把工作当成一种交易，你付出时间和精力，公司给你相应的报酬。保持一颗平常心，才能在职场中走得更远。 其实保持平常心的秘诀，就像维护代码库：定期清理冗余情绪（git rebase）、设置防护边界（代码权限管理）、允许适当技术债（先跑起来再说）。工作不过是人生commit列表里的一个分支，别让它成为主线程。
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  • 回答了问题 2025-03-01

    2025 年 AI 产业会迎来全面爆发吗？

    答案几乎是肯定的！2025年从deepseek王炸开始，再到春晚扭秧歌的机器人。这次不是漫威宇宙，而是AI宇宙。让我们戴上科幻眼镜，一探普通人的生活未来将如何改变。 家居生活：智能管家与懒人的天堂 首先，智能家居设备将变得更加聪明和人性化。想象一下，你的冰箱不仅能告诉你里面有什么，还能根据你的口味推荐晚餐菜单，并自动下单买菜。如果你是个懒虫，那简直是一场革命。 工作办公：机器人同事与创意伙伴 工作上，AI会成为你最得力的同事。无论是帮助你快速整理会议记录，还是为你的下一个大项目提供灵感火花，AI都能助你一臂之力。 出行交通：自动驾驶汽车与个人飞行器 出行方面，自动驾驶汽车将会更加普及。不再需要担心堵车或是找不到停车位的问题，因为你的车自己就能搞定一切。 医疗健康：私人医生与健康守护神 在医疗领域，AI也将扮演重要角色。它可以提前预警潜在的健康风险，辅助医生进行更精确的诊断，甚至可以根据你的基因信息定制个性化的治疗方案。 教育学习：个性化导师与知识探索者 教育也不再是千篇一律的灌输式教学。有了AI的帮助，每个学生都能得到量身定做的学习计划，真正实现因材施教。无论是数学难题还是历史故事，AI导师都能以最适合你的方式讲解，让你的学习之旅充满乐趣。 总之，2025年的AI产业不仅将迎来全面爆发，还将彻底改变我们的日常生活。这一切听起来像是科幻小说中的情节，不过可能眨几下眼就实现了。“昨天的梦想，今天的现实，明天的常态。”所以，准备好迎接这场科技风暴吧！
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  • 回答了问题 2025-02-28

    传统动画创作 VS AI动画创作，你更偏向哪一个？

    1、体验 AI 剧本生成与动画创作，分享你的使用感受和建议~ 使用官方模板进行视频生成 1）鼠标移动到示例1，然后单击使用该示例。 2）单击生成视频，大概8-9分钟即可查看生成结果。 生成的视频也支持下载。 通过体验《AI剧本生成与动画创作》解决方案，其在内容创作上具有高效性、创新性、低成本等优势，基本满足了对日常动画制作的需求。下面是对本次测试的一些问题与建议。 1、方案中提到了使用ComfyUI 工具是否对应的是视觉模型/文本模型/语音模型这部分内容？ 2、在应用中没有看到针对定制化续写功能，同时在方案验证中也没有涉及到。 3、本次体验过程中，函数计算部署耗时约4分钟，视频生成在9分钟左右，费用在1.38元左右。整体觉得视频生成时间略长，若是能在5分钟内，体验就更好了。 4、若有大量的剧本内容需要创作的话，是否支持本地化部署？ 5、在体验过程中看到这里调用的百炼大模型，在实际生产中是否可以支持调用第三方的模型？ 6、目前声音中只有男声和女声，在实际生产中是否能支持上传自定义声音，或者内置更多的声音可供选。 7、在视频生成过程中，当到插图生成时是否可以把已经生成完的插图实时预加载出来，这样用户可以不用一直面对空白。 8、在实际生产使用中，若正在生成视频过程中，需要修改部分提示词，是否可以增加暂停修改的功能？ 9、目前只支持单个人物创作，希望可以支持两人或者多人的角色类型，这样可以大大丰富剧本的内容。 10、当上传一个动物照片时，人物描述识别不正确。或者说现在只能是人物，而不能使用动物。在实际生产中，想打造动物或者其他物体为主角的剧本动画，现在是无法满足。是否可以考虑增加动物、物体等识别，可以把剧本动画的创作范围进一步加大，释放使用者的脑洞。 11、当一个要生成的剧本内容比较多，若提示词超过1000字该如何处理？或者分解为两个500字，那么如何保证两次生成剧本的连贯性？ 2、传统动画创作 VS AI动画创作，你更偏向哪一个？谈谈你的看法~ “真正的艺术不在于工具本身，而是怎么用工具讲好故事。”AI可能让部分人能够专注于讲述故事而非被技术细节所困扰的伙伴；而对于另一些人而言，传统的手工绘制过程本身就是一种表达自我的方式，是任何高科技都无法完全替代的独特体验。 若必须选一个，我选AI动画创作，但传统动画就像祖传代码库——该保留的还得保留。毕竟，在这个快节奏的时代，有时候我们需要一点时间去慢下来，感受那些通过一笔一划创造出来的美好。而在其他时候，我们也需要借助科技的力量，让我们的想象力飞得更高、更远。总之，最佳姿势是“人机合一”：让AI处理中间帧生成、色彩填充这些脏活累活，原画师则专注关键帧设计和情绪传达。这样，我们既能享受科技进步带来的便利，又能保持那份独特的艺术魅力。
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  • 回答了问题 2025-02-19

    DeepSeek 爆火，你认为 DeepSeek 会成为2025年开发者必备的神器吗？

    1、体验 零门槛、即刻拥有 DeepSeek-R1 满血版，分享你的部署体验和建议吧~ 1.1 基于百炼 API 调用满血版 通过百炼模型服务进行 DeepSeek 开源模型调用，可以根据实际需求选择其他参数规模的 DeepSeek 模型。 1.1.1 获取百炼 API-KEY 登录阿里云百炼大模型服务平台。鼠标悬停于页面右上角的image图标上，在下拉菜单中单击API-KEY。 获取自己的API-KEY，没有的话可以进行创建。 1.1.2 使用 Chatbox 客户端配置 百炼 API 进行对话 访问 Chatbox，下载并安装客户端 点击配置弹出的看板中按照如下进行配置。模型添加自定义提供方。 在输入框输入内容开始对话。 1.2 基于人工智能平台 PAI 部署 方案以 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 为例进行演示，该版本是一个通过知识蒸馏技术从小型化模型中提取推理能力的高性能语言模型。它是基于 DeepSeek-R1 的推理能力，通过蒸馏技术将推理模式迁移到较小的 Qwen 模型上，从而在保持高效性能的同时降低了计算成本。 1.2.1 部署 DeepSeek-R1 模型 登录PAI 控制台，首次登录需要开通服务，选择暂不绑定 OSS Bucket 至 PAI 默认工作空间，然后点击一键开通按钮。在工作空间页面的左侧导航栏选择 Model Gallery 。在搜索框中输入DeepSeek-R1，在搜索结果中选择DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B。 点击DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 进入模型详情页，然后点击右上角部署按钮。 在弹出的部署面板中，部署方式选择加速部署，加速方式选择vLLM，资源规格选择推荐使用GPU：ml.gu7i.c8m30.1-gu30 5分钟部署完成。 单击查看调用信息，在弹出的看板中选择公网地址调用，复制保存访问地址和 Token 。 1.2.2 使用 Chatbox 客户端配置配置 vLLM API 进行对话 运行Chatbox并配置 vLLM API ，单击设置。 在输入框输入内容开始对话。 1.2.3 PAI-EAS 管理模型服务 通过 PAI-EAS 可以全面管理模型服务，包括但不限于查看服务状态、在线调试服务、扩缩容实例，以及实时监控服务性能。 1.2.4 删除资源 若后续不使用可以删除 1 个 PAI-EAS 模型服务。 1.3 基于函数计算部署 将 DeepSeek-R1 开源模型部署到函数计算 FC 。通过云原生应用开发平台 CAP 部署 Ollama 和Open WebUI 两个 FC 函数。Ollama 负责托管 lmstudio-community/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF 模型，它是基于 DeepSeek-R1 的推理能力，通过蒸馏技术将推理模式迁移到较小的 Qwen 模型上，从而在保持高效性能的同时降低了计算成本。Open WebUI 则为用户提供友好的交互界面。借助 CAP，用户可以快速便捷地部署模型，而无需担心底层资源管理和运维问题，从而专注于应用的创新和开发。 1.3.1 部署 DeepSeek-R1 模型 点击云原生应用开发平台 CAP 项目模板，这里参数选择默认配置，直接单击部署项目，最后在弹出面板中单击确认部署，部署预计等待 10～15 分钟。 部署时长13分钟。 1.3.2 Web对话体验 访问open-webui地址，打开应用。 与模型进行对话，发生了报错。 有时候找不到模型。 又报错了。 在deepseek模型处可以修改配置。 1.3.3 使用 Chatbox 客户端配置 Ollama API 进行对话 选择模型提供方Ollama API，填写 API 域名（步骤 1 中获取的访问地址），下拉选择模型cap-deepseek-r1:latest，最后单击保存。 进行对话。这里比web UI稳定很多。 体验反馈 通过以上对四种方式的部署体验反馈如下： 1、整体来说调用百炼API最简单方便，其次基于PAI进行部署，使用GPU服务器部署相对来说比较复杂下，但可以自行选择实例配置。 2、在使用函数计算部署的时，通过WebUI访问的时候有时候模型加载不出来。 还会经常报错。 配置使用chatbox客户端的话，对话就比较稳定。 3、对于我个人而言，我认为基于百炼API调用满血版是最适合我的DeepSeek使用方式。推荐理由如下： 易用性：通过API调用方式，无需关注模型的部署和运维问题，只需按照API文档进行调用即可。这大大降低了使用门槛，可以专注于业务逻辑本身。成本效益：新用户享有免费Token，初期无需承担额外的成本即可体验DeepSeek模型的功能。灵活性：API调用方式具有高度的灵活性，可以根据需要随时调整调用参数和请求频率，以满足不同的业务需求。 4、在实际部署时需要评估如何配置GPU服务器及网络带宽等，这个希望可以提供实际的数据依据来做参考。 5、在企业实际使用中会涉及到自有产品接入deepseek，这种情况推荐什么样的解决方案在云端部署。 6、此外可以增加一些关于模型性能调优、错误处理以及API限流等方面的说明及案例验证。 2、你认为 DeepSeek 会成为2025年开发者必备的神器吗？ 不仅仅开发者的，DeepSeek已经成为各行各业的必备神器了，不可逆一个大趋势。 在金融行业，邮储银行依托自有大模型“邮智”，迅速在本地部署并集成DeepSeek-V3模型和轻量DeepSeek-R1推理模型，在复杂多模态、多任务处理方面表现出色。这一组合在应对复杂的多模态、多任务处理时，展现出了卓越的能力。眼下，邮储银行已把DeepSeek大模型运用到“小邮助手”之中。借助深度分析等功能，“小邮助手”能够精准地识别用户需求，进而提供个性化的服务方案。 江苏银行依托“智慧小苏”大语言模型服务平台，顺利在本地完成了DeepSeek-VL2多模态模型以及轻量DeepSeek-R1推理模型的部署与微调。在合同质检工作中，引入DeepSeek技术后，智能合同质检系统可以快速扫描合同内容，自动找出条款里的风险点和错误之处，大大缩短了质检所需的时间，提高了合同质检的效率与准确性，降低了潜在风险。不仅如此，在托管资产估值对账环节，通过运用DeepSeek技术实现了自动化处理，这样一来，既减少了人工操作容易产生的误差，又极大地提高了业务处理的速度。 北京银行与华为携手合作，全面开启“allinAI”战略，实现了DeepSeek全栈国产化在金融领域的应用。目前，该应用已在AIB平台、京行研究、京行智库、客服助手、京客图谱等多个业务场景中展开试点，显著提升了服务质量与效率。 医疗行业也是。目前DeepSeek在医药领域的热度仍在持续发酵，仅在2月12日，就有包括云南白药(56.500, -0.50, -0.88%)（000538）在内的多家医药企业宣布接入DeepSeek。不管是制药还是临床，是中药还是化药，DeepSeek能应用到医药行业的方方面面。AI+医药，正逐步迈向新的阶段。多家机构认为，AI+医药，有望成为医药2025年投资主线之一。 在教育行业，学而思、网易有道、科大讯飞、小猿、中公、希沃、弈小象、云学堂、火山引擎、盛通教育旗下中鸣机器人、知网华知大模型等更多教育厂商、服务商纷纷宣布拥抱DeepSeek。 同时多地宣布已将DeepSeek应用于政务系统。广州市政务服务和数据管理局在政务外网近日正式部署上线DeepSeek-R1、V3 671B大模型。另据报道，深圳市基于政务云环境面向全市各区各部门正式提供DeepSeek模型应用服务。 民生证券分析指出，DeepSeek开源给予了云服务厂商低门槛部署世界级AI重要应用，云服务企业又能弥补DeepSeek自身算力紧缺与大规模用户服务部署难题，云服务厂商市场需求有望迎来广阔机遇，政务云作为重要细分领域有望加速发展；SaaS龙头凭借自身深刻的行业理解与AI的结合，迎来重估机遇；智算引领数据中心发展新浪潮，AIDC长期前景广阔。
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  • 回答了问题 2025-02-18

    如何看待「学习 AI 是个伪命题，AI 的存在就是让人不学习」的观点？

    就目前来看的话，AI还是一种工具，就像汽车一样，我们需要学习怎么驾驶上路才能行。那么学习AI也是就是让AI更好来服务我们，提升工作效率，改变生活品质。 我认为产生这种误解，是因为当我们越来越习惯于让AI代替自己完成一些日常任务，如写作、计算、编程等，可能会逐渐产生思维惰性。例如，在写作过程中，过度依赖AI的生成功能，可能会导致自己的语言感知能力和写作技巧得不到充分锻炼。长此以往，人们可能会变得不愿意主动思考和学习，但这并不是AI本身的目的，而是人们错误使用AI的结果。 学习是种树一样的过程，AI相当于帮你挖坑、浇水，但种树的知识需要我们自己掌握；AI可以提供很多便利，但不能替我们去感受阳光、经历风雨。换句话说，AI能帮节省体力与时间，但真正的成长和进步还得靠我们自己。 归根结底，AI目前还是工具，确实可以帮我们提供很多便利，减轻压力，但绝不代表我们能放弃思考。就好比用AI写作文，过几天再看你的文风，一股AI味，自己脑子也很难想出新东西；只能在AI划定的浅滩徘徊，最终错过广阔深邃未知领域所蕴含的可能，陷入一种表面高效实则停滞的虚假繁荣。
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