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2023年08月

2023年07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 2025-01-16

    AI年味,创意新年,你认为AI能否为春节活动增添新意呢?

    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
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  • 回答了问题 2025-01-13

    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?

    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
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  • 回答了问题 2025-01-13

    你认为哪些领域的知识对开发者来说特别重要?

    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
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  • 回答了问题 2025-01-13

    使用安全体检功能,看看你有多少未修复的安全问题?

    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
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  • 回答了问题 2025-01-10

    AI时代,聊聊如何从海量数据中挖掘金矿?

    《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。
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  • 回答了问题 2025-01-06

    AI造势,学习机爆火,距离“AI家教”还有多远?

    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。
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  • 回答了问题 2025-01-06

    与 AI “对话”,多模态音视频交互能给生活提供多大便利?

    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。
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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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