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软技能定义适用场景长期价值沟通清晰表达想法、倾听并避免误解团队协作、客户互动、会议沟通建立关系、提升影响力解决问题通过创造性思维和批判性分析解决复杂问题项目管理、技术难题、决策制定应对挑战、推动创新适应力包括韧性、灵活性和敏捷性，适应变化和不确定性技术更新、角色转换、行业转型保持竞争力、应对快速变化的职场环境情商理解和管理情绪，识别他人的情感需求人际关系管理、冲突解决、领导团队提升领导力、建立强关系团队合作与他人有效协作，共享资源和知识项目团队、跨部门合作、集体任务促进协作、实现共同目标 沟通、解决问题、适应力、情商和团队合作是职场中可以跨越周期、实现终身成长的核心软技能。这些技能不仅在当前职场中具有价值，还能适应未来的变化

为了做到工作不纠结， 首先，我们需要明确目标和优先级纠结往往源于对任务重要性的不确定或目标的不清晰。在开始工作前，先明确当天的目标和任务，将它们按照重要性和紧急性排序。优先处理重要且紧急的事项，避免在琐事上浪费时间。这样，你就能专注于真正重要的事情，减少不必要的纠结。其次，制定详细计划为工作制定具体的计划，包括时间安排和执行步骤。一个清晰的计划能让你更有条理地完成任务，避免在执行过程中因缺乏方向而犹豫。例如，可以每天早上花几分钟列出待办事项，并为每项任务设定截止时间。培养决策果断面对选择时，学会快速做出决策。纠结通常是因为害怕犯错，但实际上，快速决策并从错误中吸取教训，比长时间犹豫更有助于个人成长。可以尝试设定一个决策时间限制，比如5分钟内必须做出选择，以培养果断的习惯。另外，接受不确定性工作中不可能事事尽在掌控，接受不确定性是减少纠结的关键。不要试图控制所有事情，而是专注于你能影响的部分。对于无法预测的结果，保持开放的心态，而不是过度担忧。同时，工作中寻求反馈及时向同事或上级寻求反馈，能帮助你了解自己的表现是否到位。这样可以减少自我怀疑，避免因缺乏外部确认而陷入纠结。例如，在完成一项任务后，可以主动询问：“您觉得这个方案还有什么需要调整的地方吗？”重要的是保持积极心态相信自己有能力解决问题，积极的心态能让你更自信地面对挑战。遇到困难时，不妨告诉自己：“我可以找到解决办法。”这种自我鼓励能有效减少纠结情绪。

传统动画创作 其优势在于其艺术性和独特性。每一帧都由艺术家手工打造，充满了个人风格和情感深度。比如，吉卜力工作室的作品，像《千与千寻》或《风之谷》，那种细腻的手绘质感、流动的线条和温暖的情感，几乎是创作者灵魂的直接投影，传统动画让作品拥有无可替代的“人情味儿”。传统方法的局限：耗时、耗力且成本高昂。一部高质量的手绘动画电影可能需要数年时间和大量人力投入，像《狮子王》那样的经典，背后是数百名动画师夜以继日的工作。对于预算有限或需要快速产出的项目，这种方式往往显得不太现实。手工绘制对艺术家的技术要求极高，同时对应的人力成本很高。 而AI辅助的动画创作 借助深度学习和生成算法，AI可以在短时间内生成大量动画内容，甚至能模仿特定风格。比如，AI工具能根据几张概念图快速生成完整的场景动画，或者通过文本提示直接产出视觉效果，像现在一些短视频平台上的动态内容，就常见到这种技术。它的优势在于速度和规模化生产，尤其适合需要快速迭代的商业项目，比如广告、游戏内动画或社交媒体内容。然而，AI的局限性也很突出。首先，它缺乏真正的“创造性”。AI生成的内容往往依赖于训练数据，可能显得机械化或缺乏情感深度。比如，AI模仿梵高风格画一幅画或许很惊艳，但要像《你的名字》那样打动人心，AI目前还很难做到。其次，AI的输出质量高度依赖输入数据的质量和算法的设计，如果引导不够精准，结果可能偏离预期，甚至显得生硬或不自然。还有版权问题，AI用到的训练数据可能涉及知识产权争议，这在创作领域是个潜在的雷区。 综合来看，传统动画更适合追求艺术性、情感共鸣和独特风格的高端项目，而AI动画则在效率、成本控制和大规模生产上占据上风。未来，他们可能走向融合。比如，AI可以用来生成初稿、背景或重复性强的部分，解放艺术家，让他们专注于核心创意和情感表达。像皮克斯那样的团队，已经开始探索这种混合模式，既保留了人性化的触感，又提升了效率。如果你是独立艺术家，想倾注心血打造一部传世之作，传统方法可能是你的首选；如果你是商业团队，需要快速交付吸引眼球的内容，AI会是得力助手。

从目前的技术趋势来看，AI在2025年里很可能会迈入一个加速发展的阶段，但是否能称之为“全面爆发”，还要取决于技术落地、市场接受度以及社会适应的程度。 首先，智能家居已经是AI渗透最深的领域之一。到2025年，我们可以期待更自然、更无缝的交互体验。比如，语音助手可能会从简单的“开关灯”进化到理解复杂指令，像“帮我调整房间氛围适合看电影”，然后它会自动调暗灯光、拉下窗帘、甚至推荐你喜欢的影片类型。这种便利会让日常生活更轻松，但也可能让人更依赖技术，甚至引发隐私方面的讨论。自动驾驶可能是另一个亮点。随着传感器、算法和算力的进步，全自动驾驶（L4/L5级别）的商用化可能会在特定地区或场景下铺开，比如城市货运或无人出租车。这不仅能减少交通事故，还可能改变城市规划——停车场的需求减少，道路效率提升。不过，这也伴随着就业问题（比如司机怎么办？）和技术信任的挑战。在教育和医疗领域，AI的个性化潜力会更明显。学生可能会有专属的AI“导师”，根据每个人的学习习惯实时调整课程内容；医生则能借助AI分析海量数据，精准预测疾病风险并制定治疗方案。这无疑会提升效率和质量，但也可能加剧资源分配的不平等——高端AI服务会不会只属于有钱人？ 至于是否“全面爆发”，我觉得2025年更像是AI从“量变”到“质变”的过渡期。技术本身已经很成熟，但在实际应用中还得面对伦理、法规和成本的约束。比如，谁来为AI失误负责？数据隐私怎么保障？这些问题不解决，爆发可能只是局部而非全面。对普通人来说，影响会是潜移默化的。你可能不会突然觉得“哇，AI时代来了”，但会发现生活越来越离不开它——从早上AI提醒你吃药，到晚上它帮你规划第二天的行程。它会让生活更高效，但也可能让人反思：我们是在驾驭技术，还是被技术牵着走？

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~ 我体验了 基于百炼调用 DeepSeek-R1 满血版 API，享100万免费token 和 基于函数计算部署。分别阐述下体验过程以及建议。 基于百炼调用 DeepSeek-R1 满血版 API，享100万免费token 部署过程获取百炼api key，然后接入 chatbox，提问问题 体验和建议 整个过程非常快捷方便，省去了繁琐的大模型部署很多步骤，体验很不错。生成的内容质量不错，但是生成速度还是有点慢，不论是收割token生成时间还是后续token生成速度都慢，作为免费使用而言，或许可以接受，但是对于api调用者来做具体应用需求，这个生成速度不能接受。对于这种需求场景，可以直接使用付费模式，来提高api访问速度，即提高生成内容的速度 基于函数计算部署 部署过程点击几次之后，可以快速的部署deepseek模型，很方便回答问题蛮流畅，同时接入chatbox也很方便 体验和建议 这个实验设置倒计时，导致时间到了，自动停止了实验，体验很不好清理资源只说明了清除FC，其实还有nas以及日志服务需要清除，可以在实验内容里注明下 2、你认为 DeepSeek 会成为2025年开发者必备的神器吗？ 我觉得DeepSeek 会成为2025年开发者必备的神器，因为首先是DeepSeek的能力，在目前已知开源模型能力评测中，性能卓越，成为很多开发者的首选。其次，在Cursor已接入DeepSeek，从目前的使用来看，效果很赞。另外，阿里云提供了通过api 快捷访问DeepSeek，方便开发者快速接入以及使用DeepSeek，不需要额外的硬件成本。

首先，这个观点有很大的片面性，目前AI技术对于我们目前人类工作而言是很好促进与补充，而不是替代人类工作，所以我们人类依然需要学习和掌握AI，从而利用AI来提高我们的工作效率。 当然， AI的自动化能力确实可以减轻我们的学习负担，使我们能够更专注于更高层次的思考和创造性活动，现在有很多基于AI的学习工具能够个性化地调整学习内容，分析学生的学习习惯，从而提供更符合我们个体需求的学习方案。 而理解和运用AI技术本身却是一个新的学习领域。掌握如何使用AI工具、理解其工作原理以及对生成结果进行批判性分析，这些都成为目前学习者必须具备的技能。我们只有学习了AI，才能更好地利用AI，以及发现AI的弊端，在使用过程中扬长避短。此外，AI的引入也是一种推动学习方式转变的动力，通过提供更多样化的学习资源和途径，促进了自身的学习和技能更新。

首先，设定明确的目标，有了可实现的目标可以帮助你保持专注。 然后在此目标基础之上制定计划，并合理分配时间，可以提高工作效率保持休息时间与健康饮食，过年期间必然暴饮暴食，此时需要清淡饮食来缓解下运行必不可少，运动可以提升精力和心理状态多和同事沟通，分享过年期间生活中的趣事，提高工作幸福感

AI生成的代码一些典型特征： AI生成的代码往往拥有非常规范的命名习惯，变量名和函数名一般长且具有描述性，这样的命名虽然提高了可读性，但可能显得过于机械和一致。如'getUserInformationByEmail'这样的长名称，缺少人类编码时的灵活性和创造性。代码通常会包含大量注释，不仅详细解释了每一行代码的功能，而且语法结构往往也非常标准化。AI倾向于生成逻辑清晰、结构严谨的代码。AI可能编写出极为简洁的功能实现，但在应对特定上下文需求时则表现出理解的局限性，这使得代码虽然功能上可行，但在实际应用中可能与预期不符。AI生成的代码常常不够了解项目整体需求，可能导致词汇使用不当或功能不匹配的情况，这会导致生成的代码虽然语法上正确，但在业务逻辑上却难以实现预期的功能。AI的编程往往表现出一种过于谨慎的特征，生成的代码可能包含大量的错误处理和边界情况的判断，虽然这种习惯提高了代码的鲁棒性，但同时也可能使得代码变得臃肿且难以维护。由于算法训练和大数据集的特性，AI生成的代码可能会出现冗余的逻辑和模式。例如，在相似的函数实现中，AI可能会生成几乎相同的代码块，缺乏应有的抽象和重用。这种重复性不仅增加了代码的长度，还可能导致可维护性下降，当多个部分需要调整时，开发者必须在多个地方进行修改，而人类开发者通常会通过封装或模块化来避免这一点。虽然AI倾向于使用具有描述性的变量和函数命名，但在某些情况下，这些命名却可能过长，导致代码阅读体验不佳。此外，代码的排版和格式化可能严格遵循一定规则，但在风格方面缺乏多样性，可能表现出一种统一、机械的模式，这与人类开发者在代码中常见的个性化和灵活性形成鲜明对比.

随着大模型的普及应用，其在数据处理中，大模型处理数据可以“不知疲劳”的重复不断进行，大大提高了数据处理的效率。但是由于大模型幻觉的本质，难免大模型在处理数据过程中bug存在，此时需要人工进行抽检校对。 而人工在处理数据的时候，虽然准确性有保证，但是人工的时间成本比较高，另外，人在重复的劳动中难免出错，这个也不可避免。 为了提高数据处理效率， 需要把人工和大模型处理数据进行结合，可以采用大模型处理数据为主，而人工来辅助校验处理数据的准确性为辅的方案。

这是我参与活动的作品展示 通过AI生成画作 或者视频，必然会给春节活动增添很多现在化元素，增加新的色彩。另外，可以是更多人接触AI，对于AI普及很有帮助

海量用户中快速定位目标人群进行个性化营销，是现代营销中非常重要的挑战。以下是几种常用的方法，每种方法都附有具体的例子来说明其应用。 首先，我们需要通过收集和分析用户的年龄、性别、职业、兴趣爱好等数据，建立用户画像，将用户按特征进行细分，从而针对不同群体定制营销策略。服装零售商收集了用户的购物数据，发现有一批18-25岁的女性用户经常浏览和购买时尚潮流的服饰。基于此，他们将这部分用户细分为“时尚年轻女性”群体，针对她们推出新款潮流服饰的推送和优惠活动，提高了销售转化率。 其次是分析用户在平台上的行为数据，如浏览记录、购买历史、停留时间等，预测用户的偏好和需求，流行的Transformer 模型可以用于分析海量用户行为，从而对于目标用户进行定位 另外，可以利用社交网络的数据，分析用户之间的关系和影响力，识别关键的目标用户和传播节点。比如大V用户可以拉来很多相同需求的用户 同时，基于用户的地理位置信息，提供本地化的营销内容和服务。比如，咖啡店的移动应用在检测到用户接近门店时，向他们推送限时优惠券或新品试饮信息，这种即时的、本地化的营销方式有效地提升了进店率和销售额。 为用户和商品打上多维度的标签，通过标签匹配实现精准的用户定位和内容推荐。同时 A/B测试，对不同的用户群体或同一群体的不同部分，展示不同的营销内容，测试哪个版本效果更好。对于新游戏上线前，对部分用户发送了带有试玩礼包的邀请，对另一部分用户则只发送了简单的上线通知。结果显示，收到试玩礼包的用户下载率更高。基于此，再决定在正式推广中采用赠送礼包的方式

我认为基础的理论知识对于开发者很重要，比如基础的操作系统知识，数据结构以及网络知识。这些基础不仅在日常编码中发挥作用，更在理解复杂系统、优化性能和解决疑难问题时体现出价值。在深入研究Linux内核代码逻辑的过程中，这些知识的重要性尤为凸显，以下是我之前看Linux内核代码的体会。 以Linux内核的Page Cache管理为例。Page Cache是操作系统为提高文件读写性能而设计的一种缓存机制，它将最近使用的文件数据存储在内存中，减少磁盘I/O操作。在Linux内核中，Page Cache的管理是通过Radix Tree（基数树）这一数据结构来实现的。Radix Tree是一种高效的前缀树，适用于稀疏且密钥范围较大的数据存储，能够以O(log n)的时间复杂度进行插入、删除和查找操作。 然而，直接使用Radix Tree会带来实现复杂性和维护成本的问题。为了解决这一问题，Linux内核引入了Xarray机制，对Radix Tree进行了良好的封装。Xarray提供了一套更加友好和高效的API，使得开发者在操作Page Cache时无需深入理解底层的Radix Tree实现细节。这种封装不仅提高了代码的可读性和可维护性，还增强了系统的稳定性。 深入理解这些机制，我们需要具备扎实的数据结构和操作系统知识。只有了解Radix Tree的工作原理，才能理解为什么Xarray的封装如此重要；只有掌握内存管理和缓存策略，才能真正理解Page Cache的作用和优化方法。 总的来说，基础知识就像是开发者的工具箱，工具越齐全，解决问题的手段就越多。在面对复杂的系统问题时，基础知识的缺失会成为最大的障碍。而当我们拥有了操作系统、数据结构和网络等方面的深厚积累，便能够更加从容地应对各种挑战，深入系统底层，优化性能

安全对于云服务而言是头等大事，也是重中之重。 1）对照自己的体检结果截图分析不同体检项的情况 目前的问题是，网络风险以及账号风险。 安全组某个端口开发了全部网段访问，增加了风险账号没有开启MFA 2）具体说说不同的检测项是否对自己有帮助 我谈谈网络安全管控事件 当我们的云资源违反了国家法律、法规或阿里云用户协议，阿里云将对云资源进行管控，通知我们及时处理。从而，方便我们加强云资源安全防护，降低黑客入侵导致的违规风险。我的某个安全组因为测试需要开放了全部网段访问，这增加了安全风险。测试完毕之后，没有及时清除，这个检测项对我而言，非常有用。及时发现曾经的错误配置。 3）针对安全体检还有哪些需要的功能或者建议 增加AI巡检功能，发现问题提示报警，报警可以通过短信或者钉钉通知Crowd Strike的安全产品导致的 Windows 蓝屏故障，影响范围波及了全球超过800万台Windows设备，安全工具需从架构设计层面进一步思考原生融入云

《Dataphin智能数据建设与治理产品白皮书》 （1）【必答】您认为Dataphin的优势和不足分别是什么？这些功能如何帮助企业在数据治理中提升效率？ Dataphin作为阿里巴巴推出的智能数据建设与治理平台，具有以下优势： 多模式数据系统架构：Dataphin支持不同层级和发展阶段的企业进行数据治理，提供灵活的使用和升级路径，适应企业的成长需求。数据质量管理：通过自动化的质量校验和告警功能，Dataphin帮助企业确保数据的高质量，从而提升决策的准确性和效率。统一接口标准：提供统一的数据接口标准，减少下游应用的对接工作量，提升数据接入效率。 然而，Dataphin也存在一些不足之处： 复杂性：对于小型企业而言，Dataphin的功能可能显得过于复杂，导致实施和使用的门槛较高。成本问题：虽然Dataphin提供了多种功能，但对于预算有限的企业来说，整体成本可能较高。 数据治理效率提升 Dataphin通过其强大的数据治理工具，帮助企业提升数据治理效率。例如，自动化的数据质量管理功能可以减少人工干预，提高数据处理的速度和准确性。此外，统一的接口标准使得数据接入和管理更加高效，企业可以更快地响应市场变化。 （2）【必答】白皮书中提到的行业案例是否对您有启发？您认为Dataphin在这些行业的应用前景如何？ 行业案例启发 白皮书中提到的行业案例展示了Dataphin在不同行业的成功应用，例如在零售和金融行业，通过数据治理提升了客户管理和风险控制的能力。这些案例启发企业认识到数据治理的重要性，并激励他们在自身业务中实施类似的解决方案。 应用前景 在未来，Dataphin在各行业的应用前景广阔，尤其是在数据驱动决策日益重要的背景下，企业对高质量数据的需求将持续增长。Dataphin能够帮助企业在数据治理上实现更高的效率和更好的决策支持。 《Quick BI 智能商业分析产品白皮书》 （1）【必答】白皮书中提到的Quick BI有哪些独特的功能或技术优势？您认为哪些功能可以帮助企业提升数据分析和决策效率？ Quick BI作为阿里云的智能商业分析工具，具有以下独特功能和技术优势： 多设备支持：Quick BI支持在多种设备上进行数据可视化和分析，方便用户随时随地访问数据。自助分析能力：用户可以通过简单的拖拽操作，快速生成报表和可视化图表，降低了数据分析的门槛。强大的数据处理能力：Quick BI能够处理海量数据，并提供实时分析，帮助企业快速做出决策。 提升数据分析与决策效率 Quick BI通过其易用性和强大的数据处理能力，帮助企业提升数据分析和决策效率。用户可以快速获取所需数据，进行深入分析，从而支持业务决策。 （2）【必答】如果您有机会为Quick BI的产品团队提供建议，您建议产品补足哪方面短板或增强哪方面优势？ 建议与短板 如果有机会为Quick BI的产品团队提供建议，可以考虑以下方面：增强移动端功能：虽然Quick BI支持多设备，但在移动端的编辑和展示功能仍需加强，以满足用户在不同场景下的需求。丰富可视化效果：增加更多的可视化图表样式和模板，提升用户在数据展示上的灵活性和美观性。优化用户体验：进一步简化用户界面和操作流程，使得没有数据分析背景的用户也能快速上手，提升整体用户体验。

虽然说目前“AI家教”宣传的功能很炫酷，但是，我觉得与实际“AI家教”还有不少差距。 首先，“AI家教”可以根据每个学生的特点量身定制教学内容，然而这个量身定制的教学内容能否达到预期效果是个未知数，毕竟每个学生个体差异很大，没有一个定式可以遵循，而目前的AI需要数据来支持的，从数据中找到定式来输出结果，这与千人千面的学生需求不符合。 其次，家教的职责，除了教学之外，人文关怀很重要，而目前的AI很难做到人文关怀。很多学生不是学习能力不足，而是心里对于学习有部分抵触情怀，如果破除这个心里障碍，我觉得目前的AI很难做到。 目前的AI是家教很好的辅助工具，比如对于学生答案进行校对，以及给出一种解题思路，对于家教很好的补充与辅助。使我们从繁重重复的劳动中解脱出来，把更多的精力用于学生的定制教学内容。

多模态音视频交互能给我们的生活带来很多便利，比如我们在超市看到不认识的水果，可以直接视频交互的方式请问大模型来得到这个水果如何食用？以及其好处与弊端分别是什么。另外，我们在挑选水果的时候，往往迟疑于哪个果是最成熟的，比如西瓜，外观基本差不多，我们选择的时候往往耗费时间较多，此时，通过多模态音视频交互，大模型可以给出不错的建议，使我们更快捷的挑选出最好的西瓜。 另外，多模态音视频交互对于盲人有很好的辅助作用，在走路的时候，快捷高效的避免路上的障碍，使AI更好的为我们服务。

1、如您已使用百炼搭建RAG，请分享你的体验感受~ 我们自己也尝试RAG实践，基于公司内部文档搭建公司内部聊天机器人，方便公司内部同学快速检索内部文档资料。这个过程中首先遇到文档处理的难题，如何高效的对于文档进行chunking是个需要权衡的问题，切块少了，召回内容不完整，切块大了，带了过多的额外了冗余信息。另外，内部文档多样的形式，如ppt，doc以及pdf，为文档处理带来了难度。文档智能（Document Mind）解决这些难题，它可以精准识别并解析包括企业日常办公中常见的 Office 文档（Word/Excel/PPT ）、PDF、Html、图片等在内的主流文件类型，返回文档的样式、版面信息和层级树结构，从而为RAG 输入高精准度、高连贯语义的切块（Chunk），这个解决了我们的痛点。 2、对多模态RAG的场景和技术产品有哪些需求和期待 我对于多模态RAG需求是，希望可以通过语音进行RAG，场景是电话客服，对于来自客户的电话咨询，可以准确RAG找到对应的资料，如果没有完整的答案，可以只能转换到人工处理。 另外，需求是对于文档的图片可以高效以及准确的处理，在RAG返回答案的时候，不仅仅返回文字答案，如果相关的图片，可以连同文字一起返回，如此答案更加直观。

个人生活 身体健康，经历2024的几番折腾之后，健康的身体是最重要的资本，也是基础。只有保持好身体健康，才能谈其他问题。平时加强运动，周末跑步以及游泳，工作日天气允许的话，骑车上下班 职业发展 2024年在大模型方面有些实践，希望在2025 年，继续这些实践以及优化，尤其是在基于RAG的应用，以及继续研究优化ComfyUI工作流继续学习大模型的基础知识，只有基础牢固了，才能在应用过程中游刃有余

首先发现一个通义APP crash的Bug：操作步骤， 局部风格化 -> 点击上传图片 -> 拍照 -> 点击拍照，通义APP crash退出 (iOS系统) 一种Workaround，手机拍照之后，从照片选择图片。对于桌面上的电风扇拍照，加上毛绒风格 效果图 整体体验： 使用来说，操作过程比较流畅，（除了crash的问题之外）可以增加毛绒风格的比例，或者毛绒的比例，感觉这种毛绒过多的话，对于部分人来说感受不太好。生成图片之后，建议增加图片的修改编辑功能，方便用户进行微调

我们先来看看这个方案的整体架构以及特点。 本方案使用阿里云百炼平台，集成了先进人工智能技术的解决方案，旨在帮助用户高效地管理和分析信息。通过搭建 AI 总结助手，用户可以利用自然语言处理和机器学习技术，自动提取文档中的关键信息，从而提高工作效率，减少人力成本。 在整体内容总结的请求流程中，利用基于函数计算构建的 Web 服务来接收用户的总结内容请求。在函数计算内部，提示词将被发送至百炼平台，百炼平台将根据后台配置调用相应的大模型服务，最终将总结结果返回给用户, 自动提取文档中的关键信息，从而提高工作效率，减少人力成本。 我们工作中，会议总结是必不可少的，我们往往在会后总结下与自己相关的内容。而缺乏对于整体会议内容的追踪以及总结。AI 总结助手可以弥补这个短板，可以对于会议内容进行详细的总结，方便我们后续对于会议中的内容进行跟进以及下一步处理，提高工作效率。