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2024年01月

2023年12月

  • 发表了文章 2024-05-22

    通过优化索引以消除 MongoDB 中的 "查询目标已超过1000个扫描对象/返回的文档数" 警告

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  • 回答了问题 2025-01-02

    当面对多种不同格式的文档时，如何让AI系统更好地处理复杂文档？

    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。
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  • 回答了问题 2024-12-30

    2024年接近尾声，你对即将到来的2025年有什么样的期待或愿望？

    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
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  • 回答了问题 2024-12-23

    通义APP上新【局部风格化】新功能，万物皆可毛茸茸你体验了吗？

    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
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  • 回答了问题 2024-12-23

    一个专属的智能 AI 总结助手，能在多大程度上提升工作效率？

    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。
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  • 回答了问题 2024-12-16

    日常工作中，开发者应该如何避免“效率陷阱”？

    我在工作中遇到这样的“效率陷阱”，当时需求是把项目代码从Node.js迁移到Golang 来提高服务器性能。由于项目时间比较紧急，加上我们又是刚接触Golang时间不长，迁移工作完成的很快，但是带来了 “效率陷阱” Golang特性使用不熟悉，导致线上出现了没有测试到的性能问题，后来紧急修复。只是机械的代码转换，对了接口功能新需求跟进不足，导致后续新功能改动涉及的代码量很大。进行了全量代码迁移，没有完全跟随golang代码规范以及组织结构，导致代码不清晰，增加了修改bug难度 避免方法， 采用迭代和增量式开发，而不是全量覆盖的方式，小步快走，避免一锅端式的全覆盖做好单元测试以及集成测试，且做到完备，并确保每次提交都经过严格的测试。这不仅加快了交付速度，还能及时发现并修复潜在问题，从而提高软件的稳定性和可靠性使用 AI协助，现在AI（通义灵码） 在代码方面有了很大进步，可以帮忙我们完成基础代码转换工作，我们需要在此基础上进一步优化改进即可，提高效率。
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  • 回答了问题 2024-12-16

    AI视频技术的发展是否会影响原创内容的价值？

    随着AI技术的发展，任何人都能轻松生成高质量视频，这一现象对原创性作品的影响是深远的。首先，AI生成内容的普及可能导致原创作品的独特性被稀释。AI能够快速模仿和复制各种风格和类型的内容，使得观众在面对大量AI生成的视频时，可能会逐渐失去对真正原创作品的敏感度。这种情况使得原创作品在市场中的辨识度降低，观众可能难以区分哪些是由人类创作的，哪些是由AI生成的。 尽管AI可以提高视频制作的效率，但它无法完全替代人类的创造力。真正的原创性作品往往源自于创作者独特的视角、情感和经验，而这些是AI无法复制的。AI可以作为工具来辅助创作，但最终的创意和情感表达仍然需要人类来完成。因此，虽然AI技术为内容创作带来了便利，但它并不意味着人类创造力的消失，而是促使创作者重新思考如何利用这些工具来增强自己的创作能力。 AI生成内容可能会影响艺术市场和创作者的经济安全。随着越来越多的人使用AI工具进行创作，市场上充斥着大量低成本、快速生成的视频，这可能导致专业创作者面临更大的竞争压力。许多艺术家担心，他们的作品会被AI模仿，从而失去收入来源和职业安全感。 随之而来的著作权问题也日益突出。AI生成内容是否具备著作权，以及如何判断其独创性，是一个复杂且有争议的话题。如果AI生成的内容被认定为不具备著作权，那么在模型训练阶段所使用的原创作品也可能面临侵权问题。这种法律上的不确定性进一步加剧了创作者对未来发展的担忧。
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  • 回答了问题 2024-12-12

    AI 编码助手能否引领编程革命？一起探索 AI 对研发流程的变革

    实操了下 AI 编码，码力全开，通义灵码引领研发新范式 通过云效进行代码托管和持续集成，开发人员从云效拉取代码到本地环境后，利用通义灵码进行代码生成和优化，包括修复缺陷、补充代码注释和单元测试。优化后的代码提交云效，会触发自动化流水线，自动执行代码检测和单元测试。最终，经过验证的代码被部署到函数计算 FC。 总体感受是 AIDevOps (AIOps + DevOps) 结合，可以有效提高程序员的开发效率。 其一，对于常见代码或者成熟代码逻辑，比如快速排序代码，AI可以快速给出争取方案，节省了我们的开发时间以及提效。其二，对于代码编译错误，AI可以快速锁定这个编译错误对于常见代码问题给出方案，节省了我们查找资料的时间。最后，我们写代码过程中六成多的时间是调试代码以及解决bug。AI可以把我们从解决日常小bug以及代码拼写错误的bug中解脱出来，把主要精力主要放到解决复杂问题，以及优化整体架构方面，把注意力放到重要且复杂的问题。 如下是是操作过程记录以及感受结论。 云效代码管理 云效流水线管理 流水线执行很方便，简洁快速的DevOps 代码缺陷报告 https://flow.aliyun.com/assets/2508607/3780550/4febbb29-033b-4666-9d21-9de11b150f22/index.html 通义灵码解释代码 生成的注释代码需哟复制到 vs code里，建议可以直接在原来函数里直击生成注释，不需要用户额外再复制一次 把代码扫描的问题复制到 通义灵码里，给出solution 同样对于单元测试，直接把生成的单元测试内容导出成文件到vs code里会更方便 上述的实操内容，我们体验了AI在 编码、测试到部署方面给我们带来了便捷。 不仅如此，在需求分析、设计方面，我们可以直接把需求文档交给通义灵码 来实现代码，然而这个过程还需要大模型的进一步发展，使其更好的理解需求，以及对于需求中的模糊点提出反思与疑问，提高答案的准确性。 我们平时在开发过程中对于需求文档，需要不仅一次的与需求方进行详细探讨，理清需求的细节，然后再实现代码，做到有的放矢。这对于大模型而言，在推理方面需要加强，可喜的是，阿里巴巴的 QwQ 32B 在推理有了很大改进，希望其在需求分析、设计方面表现的惊艳。 目前来看，AI对于我们开发者是很好的助手，在需求分析、设计方面，代码开发以及测试等等。随着模型能力增强，必然会更高的为开发者助力。
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  • 回答了问题 2024-12-09

    开发者们需要如何打造属于自己的Plan B?

    如何有效地打造一个适合自己的Plan B 开发者在开发过程中，Plan B往往是必须的。有效的打造一个Plan B 我们需要有足够的经验以及更多的技能方法，我们掌握多种编程语言和技术工具，这样在主要技术遇到障碍时，可以迅速切换到其他技能。比如开发一个功能的时候，开始采用了一种开发语言，基于经验，有了风险评估，保守估计了一个方案，同时，还有plan B，采用另外一种语言开发。 在职业发展中，定期评估职业规划是确保Plan B有效性的关键。开发者应定期检查自己的职业方向是否符合当前市场需求，并根据环境变化灵活调整目标。当前AI如火如荼，我们需要紧跟技术发展，适时补充自己在AI的技能，适应市场需求。 最后，副业与兴趣爱好可以成为额外的避风港。发展副业不仅可以带来额外收入，还可能成为全职工作的起点。这些活动不仅丰富了生活，还能减轻工作带来的压力，为职业生涯提供更多灵活性 工作中你会常备Plan B吗？ 在软件开发中，制定一个可靠的Plan B策略是至关重要的，尤其是在面对不可预见的挑战和系统故障时。 在高并发环境下熔断保护机制是应对服务雪崩问题的一种有效策略。其思想是，当某个服务出现异常时，立即停止对其的调用，以避免长时间的等待。在短信通知服务出现延迟时，可以通过熔断机制快速响应，而不是让整个订单处理服务陷入等待状态。 在面对突发流量时，流量控制和限流是确保系统稳定运行的重要手段。可以在客户端和服务端分别实施限流策略，以减少无效请求对系统资源的消耗。客户端限流可以有效限制请求的发出，而服务端限流则可以根据服务器性能动态调整请求处理能力。 当系统负载达到一定程度时，降级策略也是Plan B的重要组成部分。在秒杀活动中，当请求量过大时，可以临时减少展示的商品数量，从而确保交易系统的正常运行。这种有计划的降级执行过程能够有效防止系统崩溃。
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  • 回答了问题 2024-12-09

    AI新茶饮，是噱头还是未来？

    我们先看看AI技术的应用 AI图像识别技术在茶饮推荐中的应用正逐渐成为新茶饮行业的一种创新趋势。这种技术通过分析消费者的生理特征，如舌象和面象，来推荐个性化的茶饮配方，从而提升消费者的体验和满意度。 南京也有一家养生茶饮店推出了“AI把脉喝茶”，可以通过AI图像识别消费者的舌象和面象，并推荐合适的茶饮配方；库迪旗下奶茶品牌“茶猫”，则提出所有门店标配人机协作系统，饮品制作基本由机器完成 此外，智能化设备的引入显著优化了生产流程。许多新茶饮品牌，如喜茶和奈雪的茶，已经开发出自动化设备来提高出品效率。例如，喜茶推出的智能出茶机可以在短短几秒内完成一杯饮品的制作，大幅提升了门店的生产能力和服务速度。 行业趋势与未来发展 当前，新茶饮行业正面临激烈的市场竞争，价格战已成为常态。为了突破这一困境，许多品牌开始探索科技创新作为新的发展路径。喜茶和瑞幸等品牌已经明确表示要拒绝低价竞争，转而关注产品质量和服务体验35。这种转变显示出新茶饮行业正在向智能化、个性化方向发展，而非单纯依赖价格优势。 尽管AI技术在新茶饮行业中展现出巨大的潜力，但其真正的成功依赖于品牌如何将科技与自身特色相结合。过度依赖AI可能导致同质化，因此品牌需要明确自身定位，通过差异化策略来吸引消费者。
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  • 回答了问题 2024-12-02

    AI音色克隆挑战播客，它能模拟人的特质吗？

    AI音色克隆技术，它能模拟人的特质吗？ 从目前AI的发展来看，AI音色克隆技术确实能够模拟人的特质。通过深度学习和大量语音数据的训练，AI可以非常逼真地再现特定个体的声音，包括音色、语调和情感表达。目前，有的播客创作者能够创造出虚拟主持人或模仿名人的声音，从而吸引更多听众。 然而，这项技术也带来了原创性，版权，伦理以及个人隐私问题。 AI可以轻易复制某位知名播客的声音，不但会削弱原创内容的价值，而且导致听众对内容来源产生混淆。克隆音色会有版权问题，我们自己的特色音色，别任意复制，版权问题尤为突出。AI克隆音色产生的连锁问题有，clone别人的音色，对于其家人的影响需要评估。AI音色克隆技术能够捕捉到个人的声音特征，如果这些特征被滥用，可能会对个人隐私造成威胁。 是否会引发与播客领域的流量竞争？ 在流量竞争方面，AI音色克隆技术无疑会引发与播客领域的流量竞争。一方面，高质量的AI生成内容有可能吸引大量听众，从而改变现有市场格局；另一方面，这也促使传统播主们思考如何利用自身优势（如独特见解、真实互动等）保持竞争力。随着越来越多的播客使用AI技术，听众可能会面临真假难辨的内容，这将影响他们对播客品牌形象和口碑的认知。
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  • 回答了问题 2024-12-02

    动机VS自律，对开发者们来说哪个比较重要？

    我认为动机与自律之间并不是对立的关系，而是相辅相成的。 首先，动机是促使开发者开始探索新技术的驱动力。比如在Chatgpt横空出世之后，我对于大模型充满了好奇，我会自发投入更多的时间以及精力去学习相关知识以及实操下，看看大模型可以帮忙我们更好解决开发过程的问题，通义千问是个很好地入口点。 然而，动机往往是暂时的，如果我们在实践过程中遇到阻力，很容易被消磨殆尽。此时，自律则是确保我们能够持续推进工作的关键。我在刚开始接触到大模型的时候，发现有时候他提的答案不总是正确，对于其应用前景有了质疑。但是在自律趋势下，深入了解大模型基础知识以及能力边界，发现还是有很大的发展空间。从而促使我有了新的动力来学习大模型相关知识。 此外，不同类型的开发者可能在动机与自律之间有不同的侧重。有些人可能更依赖于内在动机来驱动自己，而另一些人则可能需要更强的自律来克服拖延和分心的问题。因此，找到适合自己的平衡点至关重要。对于那些容易被新事物吸引的人来说，增强自律能力可以帮助他们保持专注；而对于已经习惯于日常工作的开发者来说，激发内在动机则能让他们重燃对技术的热情。
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  • 回答了问题 2024-11-26

    AI生成海报or人工手绘，哪个更戳你？

    相对于AI生成海报，我更加喜欢人工海报。 上述是个AI生成的海报，有一些创意，但是总体看来创意有限，这个万圣节主题的logo海报，基本符合万圣节气息，但是总体感觉氛围感不是很足，没有拉满节奏。另外，AI生成海波会刻意遵循logo的基础框架，没有对于框架进行扩展或者创意点不足。总体来看，有些刻板。 而人工海报，会有人的自身创意，另外对于人类创造者，会不自主的加入的自己个人想法，体现与众不同。这一点对于目前的AI很难做到，AI是基于目前的事实资料来创作，是个糅合过程（简单来说）。当然，随着AI技术的迭代发展，我相信在创意方面会有更大的发展，也许会逼近人类的创意。
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  • 回答了问题 2024-11-25

    “AI +脱口秀”，笑点能靠算法去创造吗？

    我使用AI生成的幽默段子，说实话，这几个幽默段子并没有打动我。 诚然，AI的优势在于文本生成，在剧本创作和即兴表演中展现出潜力，AI可以通过自然语言处理技术分析大量的喜剧文本，从中提取幽默元素和对话模式，辅助编剧生成新的剧本草稿或对话，从而节省创作时间并激发灵感。然而，AI在幽默创作上的局限性也不容忽视。真正打动人心的幽默往往涉及深层次的情感共鸣和文化背景，这些是当前AI难以完全把握的。幽默的段子往往来源生活，而高于生活，这对于AI而言，目前很难实现。 另外，AI的知识限于既有的知识，对于最新的新闻热点数据，AI并不知情，很难基于此创作出新的幽默段子。同时，幽默不仅仅依赖文字语言表达，还有情感的流露。同一个段子，不同人来演绎，效果截然不同，这一点对于参加过线下 脱口秀的同学深有体会。 虽然AI在生成幽默方面展现出了一定的能力，但要想真正创造出打动人心的笑点，还需要更深层次的情感理解和文化背景知识
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  • 回答了问题 2024-11-19

    AI宠物更适合当代年轻人的陪伴需求吗？

    在当今社会，年轻人面临着巨大的工作压力和有限的社交时间，这使得他们迫切需要一种既能提供情感支持又不需要过多照料的陪伴方式。AI宠物正是应运而生，凭借其无需实际喂养、能够24小时在线互动的特点，逐渐进入了人们的视野。然而，我不会选择AI宠物，AI宠物的长期陪伴效果还有待观察。用户是否能够持续不断地从AI宠物中获得新鲜感和满足感仍然是一个未知数。对于那些渴望深层次情感连接的人来说，AI宠物可能无法完全替代真实的社交关系或传统宠物所带来的陪伴。 首先，AI宠物的设计理念正好契合了现代年轻人的生活方式。它们不需要定期喂养、清理或遛弯，这对于忙碌的年轻人来说，无疑是一个巨大的优势。AI宠物可以随时随地与主人互动，提供情感支持和娱乐，这种便捷性使得它们成为一种理想的陪伴选择。 其次，AI宠物能够提供个性化的互动体验。通过人工智能算法，它们可以逐步了解主人的喜好和习惯，从而提供更加贴心的陪伴。这种个性化的互动不仅能缓解孤独感，还能在主人情绪低落时给予及时的安慰和支持。 然而，尽管AI宠物在某些方面能够满足现代年轻人的陪伴需求，但它们也存在一些局限性。首先，AI宠物缺乏真实的情感交流。虽然它们可以模拟一些情感反应，但目前的技术尚无法完全替代真实宠物带来的情感联系和温度。其次，AI宠物的互动方式主要依赖于程序设定，可能无法像真实宠物那样随机应变和反应复杂情绪，这使得它们在某些情况下显得单调和缺乏深度。
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  • 回答了问题 2024-11-19

    AI客服未来会完全代替人工吗？

    生活中你在什么场景下和AI客服「沟通」过 我们平时在与银行或者电商平台的客服沟通的时候，首先接入是AI客服，AI客服处理常见的问题以及给出流程相关的答案，节省很多重复的人力劳动。 你认为AI客服未来会完全代替人工吗？ 应该不会完全取代人工，因为客户的需求总是变化的，AI客服无法覆盖所有的问题，若AI客服对于未知的问题给出错误的答案，对于客户体验很糟糕，影响商家的声誉以及服务质量。 另外，对于客户投诉，需要人工安抚成分，而AI客服无法做到完美安抚客户。
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  • 回答了问题 2024-11-12

    “云+AI”能够孵化出多少可能？

    1、你认为云计算将朝着哪个方向进化？ 云计算为AI提供了强大的计算资源，使得大规模的数据处理和模型训练成为可能。随着云平台AI功能的不断完善，普通用户和中小型企业也能够借助这些技术实现数据分析、自动化决策和预测功能。这种智能化服务的普及将改变各行各业的运营模式，提高工作效率和服务质量。企业将越来越多地采用多云和混合云模式，以满足不同的需求。这种趋势不仅可以避免对单一供应商的依赖，还能提高灵活性和可靠性。通过多云环境，企业能够选择最适合其业务需求的云服务，从而优化成本和资源配置。随着物联网（IoT）和5G技术的发展，边缘计算将成为云计算的重要补充。边缘计算将数据处理从中心化的数据中心转移到离数据源更近的地方，这样可以减少延迟，提高响应速度。这一趋势在智能家居、自动驾驶等领域尤为明显，将使得设备更加智能化，提升用户体验。随着越来越多的数据被存储在云端，数据安全和隐私保护将成为未来发展的重中之重。云服务提供商将加强数据加密、身份验证和访问控制等安全措施，以确保用户数据不被泄露。这种安全性将增强用户对AI服务的信任，从而促进AI技术的广泛应用。公有云将成为解决算力资源紧缺问题的重要手段。通过集中管理和优化算力资源，公有云能够以更高效的方式满足AI应用对算力的需求。这种资源共享不仅降低了企业的运营成本，还能加速AI技术的发展与应用。云计算平台将更加注重低代码和无代码开发工具，使得没有编程背景的用户也能快速开发应用程序。这一趋势将降低技术门槛，让更多普通用户能够参与到应用开发中，从而推动创新 2、大模型和AI应用，能否成为云服务商的第二增长曲线？ 云计算与人工智能（AI）的结合正在推动各行业的数字革命，成为企业转型和创新的核心驱动力。这一融合不仅提升了数据处理效率，还优化了业务流程，助力智能决策，推动了新商业模式的形成。未来，云计算将朝着多云和混合云策略、边缘计算等方向进化，以实现更好的性能和成本效益。 大模型和AI应用的快速发展，尤其是在生成式AI领域，正在成为云服务商的第二增长曲线。2023年，中国的AI公有云服务市场规模达到了126.1亿元人民币，相比2022年增长了58.2%3134。这种增长主要得益于大模型的引入和AI即服务（AIaaS）市场的扩展，推动了云上AI能力的提升。随着企业对数字化转型的重视，越来越多的传统行业开始采用公有云服务来实现业务创新，预计到2026年，超过80%的企业将使用包括大语言模型在内的AI技术。综上所述，大模型和AI应用确实有潜力成为云服务提供商的新增长曲线，推动整个行业向前发展，为企业带来更多创新机会和商业价值。
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  • 回答了问题 2024-11-12

    当AI频繁生成虚假信息，我们还能轻信大模型吗？

    在日常生活中，我们常用的启发式方法，如观察发言是否流畅自信和言论是否熟悉，面对人工智能生成的信息时显得不够可靠。这是因为大模型生成的内容往往流畅且自信，容易误导人们的判断，而熟悉感也可能通过大量重复的信息而被人工制造出来，从而使得人们对虚假信息的辨识能力下降。 为了避免在使用大模型时生成和传播虚假信息，可以采取以下几种策略： ，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。高质量的数据是避免大模型生成虚假信息的基础。通过引入权重衰减、Dropout等正则化技术，减少模型的复杂度，防止过拟合，从而减少生成虚假信息的风险。改进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，以减少生成不准确内容的可能性。结合不同的数据源，如图像、声音和文本，提高生成内容的准确性和全面性。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。奖励大模型每个正确的推理步骤，而不是简单地奖励正确的最终答案，以鼓励模型遵循更合理的思维路径。引入知识图谱和检索增强生成（RAG）技术，将外部知识库与大模型相结合，提高生成内容的准确性和可信度。制定和完善相关法律法规和伦理规范，明确大模型生成和使用信息的责任主体，加强对虚假信息的监管和惩治力度
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  • 回答了问题 2024-11-07

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

    Apache Flink 的过去、现在及未来，那么就“AI 时代下大数据技术未来路在何方？”为题，提出对 Apache Flink 未来的发展趋势，以及哪些期望 Apache Flink 的发展始于 2014 年，当时它作为一个流处理引擎首次发布。Flink 的设计初衷是为了提供高吞吐量和低延迟的数据流处理能力。最初的版本（如 Flink 0.6.0 和 0.7.0）主要集中在流式和批处理的基本功能上。随着时间的推移，Flink 引入了许多关键特性，例如状态管理、检查点机制和事件时间处理，这些都极大地增强了其在实时数据处理中的能力。 现在，Apache Flink 已经成为一个成熟且广泛应用的平台，支持多种业务场景，包括实时数据仓库、实时推荐系统、实时分析等。Flink 的最新版本 2.0 正在积极开发中，预计将引入许多新特性，如基于远程存储的存算分离状态管理、物化表支持以及批作业自适应执行等。这些新特性旨在提升系统性能和可用性，使其更好地适应云原生环境。 展望未来，Apache Flink 将继续朝着更高效、更灵活的方向发展。随着 AI 和大数据技术的融合，Flink 将在实时数据处理和分析中扮演更加重要的角色。即将到来的 Flink 2.0 版本将为用户提供更多创新功能，并促进与其他技术（如 Apache Paimon）的深度集成，从而推动流式湖仓架构的发展。这种架构将有助于实现统一的数据存储和开放格式，进一步提升实时数据分析的能力。 在人工智能（AI）时代，大数据技术的未来发展将受到多种因素的影响，这些因素不仅包括技术本身的进步，还涉及到伦理、商业模式、数据管理和行业需求等方面。随着生成式人工智能和大模型技术的迅速崛起，企业面临着前所未有的数据管理挑战。海量数据的处理需求、跨云环境的数据治理以及AI平台的高效性和扩展性，已成为现代企业在AI时代必须解决的核心问题。 列出团队与 Flink 的故事，在日常使用 Flink 中最大的感受是什么？ 首先，我们体会到了Flink的流处理能力非常强大，能够处理实时数据流和批量数据。我们可以利用Flink的状态管理和窗口机制来实现复杂的实时计算任务。例如，Flink支持多种时间语义（如事件时间、处理时间等），提供了灵活性的同时，也可以根据具体需求选择合适的时间处理。 然而，尽管Flink具有许多优点，我们在实际使用中也面临一些挑战。首先，状态管理和Checkpoint机制的配置可能会比较复杂，需要对状态后端（如RocksDBStateBackend和FsStateBackend）进行合理选择，以确保性能和稳定性。
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  • 回答了问题 2024-11-04

    AI时代，存力or算力哪一个更关键？

    我们看到存储能力（“存力”）和计算能力（“算力”）在推动AI发展均是不可或缺的因素，它们在AI发展的不同阶段都扮演着至关重要的角色。 海量数据是AI的基础，如果建设大厦的基石一样重要。而存储能力可以提高海量数据高效、安全地存储以及管理，没有足够的存储能力，数据无法被有效利用，从而影响到AI模型的训练和推理。为了应对存力挑战， 阿里云针对AI行业的痛点，推出了AI行业的数据湖解决方案，该解决方案的核心是通过数据湖一体化的能力，轻松对接各种计算与处理引擎，直接在数据湖中对数据进行分析https://developer.aliyun.com/article/772905?spm=5176.26934566.main.6.48b52be313SQAZ 阿里云以对象存储OSS为存储底座的数据湖，见证了接入自研大数据分析系统MaxCompute（原ODPS）和开源大数据系统EMRhttps://developer.aliyun.com/article/1332882?spm=5176.26934566.main.2.48b52be313SQAZ AI模型的训练和推理需要强大的计算能力, 强大的计算能力可以实现复杂算法模型训练和推理任务，尤其是在大模型时代，模型参数量的激增对算力提出了更高的要求。从开始的几个Billion，到后来的几百，几千甚至上万billion参数的大模型，对于算力的需求日甚。 EAS-LLM大模型服务是PAI平台推出的针对指定LLM大模型的推理加速与部署服务，通过BladeLLM推理加速和EAS模型部署，实现超高性价比的大模型部署体验。并通过modelquota的方式从服务实例的维度进行收费，帮助客户实现底层资源的无感知与免运维。https://help.aliyun.com/zh/pai/product-overview/eas-llm-big-model-inference-service-release 存力与算力之间存在着密切的互动关系。高效的存力可以显著提升数据处理速度，从而为算力提供更好的支持；而强大的算力也需要高效的数据存取能力来保证其持续、稳定的运行。这种相互依赖性意味着，在推动AI进一步发展的过程中，单一强调存力或算力都不够全面。另外，在不同的发展阶段和应用场景中，存储能力和计算能力的重要性可能会有所侧重。例如，在初期阶段，可能更需要关注如何有效地收集和存储数据；而在后期阶段，当数据积累到一定程度后，如何利用这些数据进行高效计算和推理则变得更加重要。
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  • 回答了问题 2024-10-31

    全网寻找 #六边形战士# 程序员，你的 AI 编码助手身份标签是什么？

    我的AI 编码助手身份标签是 在过去的时间里，有了编程助手的协助，我可以快速了解legacy codes，在这方面花的时间大大缩减，且提高了代码认知度，提高工作效率。
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