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视频时代的图文内容：互补而非替代 先说结论：视频时代，并不会导致图文内容的消亡，二者将形成互补关系，共同满足不同场景下的需求。 图文 优势信息直接：读者可以迅速定位所需信息，便于快速查阅。制作简便：创作门槛相对较低，易于快速产出。劣势表达限制：相较于视频，在情感表达和细节展示方面可能有所欠缺。版权保护难：易被复制或模仿，原创保护难度较大。 视频 优势：个人品牌建设：通过面对面交流，更容易建立个人品牌和粉丝忠诚度。沉浸式体验：提供更为丰富的情感和视觉体验，增强用户的参与感。真实性传达：直观展示，增加内容的真实性和可信度。劣势制作复杂：需要更多的准备和技术支持，如脚本撰写、拍摄及后期制作。内容获取不便：用户难以快速跳转至特定部分，不利于碎片化学习。注意力分散：开头若不够吸引，用户容易流失。 图文与视频的关系 载体不变：无论是图文还是视频，主要通过移动设备消费，因此载体并未改变。信息密度差异：文字作为信息传递的基础形式，其信息密度通常高于视频，更适合快速阅读和理解。效率与现场感互补：图文适用于需要高效处理信息的场合，而视频则擅长营造现场感和情感共鸣。 综上所述，图文与视频各有优势，它们将在不同的应用场景中发挥各自的作用。随着技术的进步和用户习惯的变化，两者将更好地结合，为用户提供更丰富多样的内容体验。

来回答这个问题之前，我们先来说下什么是大语音模型，什么是Prompt。 一、大语言模型是什么？ 大语言模型是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型，由具有许多参数（通常数十亿个权重或更多）的人工神经网络组成，这些神经网络由具有自注意力功能的编码器和解码器组成。 简单理解的话，大语言模型通过学习海量的人类知识，经过了复杂的训练过程，最后得到了一个真正听得懂人话的机器模型。这个模型，可以针对任何输入的信息，生成一个对应的回答，并且回答的准确和匹配程度远远超过了一般人类的平均水准。 二、什么是Prompt Prompt是指一段给定的文本或语句，用于启动和引导机器学习模型生成特定类型、主题或格式的输出。简单来说，可以看做是我们给大模型的一个指令，例如：“写一篇作文”、“画一幅画”等。 三、如何写出完美的Prompt-以slogan为例 让我们看看最简单的Prompt效果： 好像还可以？那记住这次通义的回答，等到最后我们对比下。 注：本次测试均以通义千问为例。 给身份告诉大模型，【你是谁】。给它一个专业领域专业人士的身份，以及他会什么技能。专业名词解释要知道大模型可是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型，涉及知识范围之广。为了能明确任务，有必要解释一下我们需要的东西是什么。给限制给AI一些使用限制，明确我们的要求给出示例工作流程最后我们来给AI一个明确的工作流程四、效果展示 怎么样，是不是焕然一新甚至我们可以根据AI提供的内容进一步延伸五、总结 大模型的预测错误是无法完全避免的，但我们可以通过控制Prompt来权衡生成结果的精度与召回率，一般来说，Prompt表述越细致，越严格时，生成结果的精度越高，召回率越低。掌握上述技巧，你也可以写出优质的prompt!

配置过程：AI工具：魔搭社区-FaceChain-FACT人物写真生成原图： 海洋风输出结果：冬季汉服生成结果： 使用体验就一个字：绝！两张生成的头像确实令人惊艳。AI无论是在五官的还原上或是在风格的渲染上表现出了惊人的精细度。'海洋风'的头像拥有流动的线条和清新的色调，而'冬季汉服风'的头像则通过细腻的质感和古典的元素巧妙地展现了东方美学。操作整体来说非常便捷。不需要复杂的图像编辑知识就能快速入门并产出具有专业水准的作品。从我的角度来说，我愿意把这个工具推荐给身边的朋友和工作伙伴们。希望FaceChain能越做越好！！

首先，它得是个通用大模型，然后才可能是一个专用大模型。两者都有其不可替代的价值，并且在实际应用中往往会相辅相成。 通用大模型（如OpenAI的GPT系列）和垂直大模型（专注于特定领域或任务的模型）之间的“交锋”，实际上体现了在某种程度上的技术哲学的分歧——一种倾向于泛化能力，而另一种则着重于专业性和高度定制化。通用大模型的优势在于其强大的泛化能力，使得它们能理解和生成跨领域的内容。例如，GPT-3和GPT-4这样的模型不仅能在语言理解上表现出色，甚至还能适应编程、游戏、艺术创作等多种任务。这使得通用大模型成为一种相对灵活的技术基础设施，为各种应用提供了快速进入点。 然而，垂直大模型的优势则在于其精细的定制化和对特定领域的深入理解。这些模型通过深耕细分领域，可以更有效地处理复杂的专业问题，其表现常常优于通用大模型。在医学诊断、法律咨询、财务分析等高度专业化的任务中，这种定制化的垂直大模型更受青睐。 就个人经历而言，我在处理特定数据集和业务问题时，往往会选择或构建垂直大模型。通用模型作为一个强有力的起点，可以迅速提供解决方案的原型。但在需要深入理解特定业务逻辑、行业知识或用户习惯时，定制化的垂直解决方案则展现出其无可比拟的优势。 在实际使用过程中，我倾向于在基础通用模型的基础上，集成垂直领域的模块或对其进行微调以更好地适应具体应用场景。例如，在开发一个基于NLP的教育应用时，我会选择GPT-3作为基础框架，然后根据教育行业的特点添加专门训练的模型或者知识库，以做到更精准的问题解答和知识传递。 最终，AI的应用开发应当是一个平衡泛化与定制化的过程，既要充分发挥通用模型在资源共享、开发效率上的优势，也要注重垂直模型在精准匹配用户需求和提高服务品质上的作用。

我们只是慢了一步，但是我们后劲十足。 模型在简单题目上的高准确率表明，在基础数学知识和算法上，现今的大模型已经有了相当的处理能力，这为未来模型在教育领域的应用提供了一定的基础。这种能力很可能基于模型通过大规模数据训练，捕捉到了这些问题的通用模式。 对于中等难度题目表现一般，说明我们在当前模型设计中尚有提升空间，尤其是在理解和解决需要更深层逻辑推理和抽象思维的问题上。这些挑战促使研究者和开发者要不断优化模型的复杂问题解决能力，包括增进模型的理解深度、上下文推理能力，以及对具体问题类型的适应性。 至于GPT-4o与Qwen-72b的表现，它们之所以能够在排名中相对靠前，可能因为这两个模型已经针对特定的应用场景进行了更为精细的调整和优化。特别是Qwen-72b超过GPT-4o，可能反映了针对中国高考环境和语境优化的成效，这可能涉及到了更好的理解中国特有的教育体系和试题风格。在我看来，虽然国内AI模型发展起步较晚，但通过集中优势资源、针对性强的本土化适配，正在逐步缩短与国际大模型的差距，甚至在特定领域取得了领先。更重要的是，国产大模型不需要在所有方面都超越国际对手，只要在满足国内市场和解决本土问题上表现突出便足够。 最终，模型的落地应用是评价其成功与否的关键。中国的AI技术正在一步步与应用场景紧密结合，无论是教育辅导还是其他领域，通过不断的本土化创新，已经开始在一些特定应用中展现出超越的潜力。 路还很长，一步一步走，但是好在我们已经看到曙光。

截至2024年中，人工智能(AI)技术不仅进一步深化其在已有领域的应用，例如金融、医疗、教育和交通，而且已经渗透到了更多新兴领域，包括但不限于以下几个方面： 个性化教育: AI技术在教育领域中，通过数据分析和机器学习能为学生提供定制化学习路径，增加课程的互动性，以及自适应的评估系统，这一切都帮助学生最大化地利用每一个学习机会。 辅助决策: 例如夸克App运用AI帮助学生填报大学志愿，利用机器学习分析历史数据预测未来趋势，提供更科学的建议。这种趋势已扩展至企业管理、政策制定等多个层面。 创作与娱乐: AI引领创作领域，如AI画家、作家和作曲家，不仅在视觉艺术中创造新形式，还在文学和音乐创作中输出惊人作品。 智能制造: AI可以进一步提升自动化程度，推动智能工厂的实现，改善生产效率和灵活性，同时可能涉及到新材料的研发和智能物流系统。 意识研究: 如《自然》杂志所讨论的，AI开始与意识研究相交叉，人们尝试理解并模拟人类意识，可能会给心理学、神经科学甚至哲学带来新的视角。 环境监测与保护: AI在环境监控中能实时分析和预测环境变化，帮助科学家和决策者有效制定保护策略，并可能在灾害预测与响应中发挥角色。 法律与伦理: AI逐渐参与法律文书的审核、生成与分析，同时AI伦理学成为新的研究和讨论热点，以确保AI的公平、透明和可靠性。 高级语言模型的应用: 例如OpenAI的GPT-5等高级语言模型，它们不仅作为聊天机器人，而且能进行复杂的分析和创造性写作，可能被用于编程、文本分析、更先进的机器人交互等。 总结上述内容，AI带来了颠覆性的变化，如工作自动化、个别行业的消失和新职业的创建、教育的个性化以及新的伦理和法律挑战。

在开发一款实时数据分析平台时，面临代码复杂度增高、需不断优化算法效率的挑战。我决定尝试使用Github Copilot以期提升开发效率。Copilot的配置无需过多繁琐步骤，只需在支持的IDE中安装插件并登录GitHub账户即可开始。 使用效果： 示例代码：Python数据分析过滤模块 def filter_data(dataset, condition): # Filter the dataset based on the provided condition # AI代码助手生成的注释 return dataset[condition] Github Copilot 根据函数名和注释，推荐适当的代码片段 condition = data['value'] > 0.5filtered_data = filter_data(data, condition)Copilot根据我的函数名称和注释，智能提供代码片区，减少手动编码的时间。此外，它还会提示潜在的性能改进和错误处理机制，确保代码的健壮性。一些冷门的API或特定领域的函数，Copilot也能给出非常有效的示例代码，使我不必深究每个库的文档。 由于Copilot基于大量开源项目的代码训练，它还能帮我发现一些常见的最佳实践，尽管偶有误判，但通过与自己的知识相结合，我们能够更快地编写出高效和可维护的代码。 总结起来，AI代码助手在编程中充当了一个高级的智能伙伴角色，而不仅仅是一个简单的代码生成工具。它能够增强我的编程能力，提升编码过程中的舒适度和信心，虽然依然需要开发者主导和审核代码，但这无疑提高了我的工作效率，并拓宽了编程视野。

配置过程：AI工具：通义万相https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation?spm=a2c6h.13066369.question.5.d6442902P0fOpY选择风格：形象-青春少女Prompt：一个女孩，高马尾，低头看地面，耳环，微笑，吊带牛仔连体裤，白色上衣，腮红，棕色头发，坐在海边橙子，桌上一杯奶茶,鸟窝头|爆炸头,中景,特写,正面视角,背景虚化/散景,增加细节,清晰度强化,细节强化,阳光,顶光,弱光源（微调强度0.7）动漫头像： 使用体验：作为万相的老用户，新系列模板的精细度让我印象深刻。通过细致的Prompt配置，能够生成既符合个人想象又充满艺术美感的图像。人物生动，表情精确。虽然在某些细微处，如手部姿态和部分饰品搭配上还有优化空间，但整体效果已经相当令人满意。尽管存在小瑕疵，通义万相依然是我探索创意、快速迭代设计想法的强大工具。操作界面友好，对于老用户来说上手快，反应速度快，生成图像质量高，很适合创作个性化动漫头像。未来期待更多的定制选项和更智能的错误自动修正功能。

二维码的生成通常通过软件实现，比如手机应用、网页在线生成器、或者集成在企业流程中的专业生成系统。生成过程快速且成本低廉，几乎可视作无限制进行。 至于二维码的资源是否会枯竭的问题，理论上是不会的。二维码的设计具有极高的可变性和自适应性，信息容量随着二维码的尺寸和选择的错误更正级别而变化。一个二维码能编码的数据量上限在使用标准ECI编码时，最大可以达到约4KB左右，这意味着可以生成几乎无穷多的不同二维码。 重要的是，二维码中编码的通常是指向数据的指针（如URL），而不是数据本身。这与电话号码和网络域名不同，电话号码和域名是有限且需唯一标识的资源，但一个指向特定资源的二维码却可以有无数个，只要其指向的URL或其他数据不同。即使是相同的URL或数据，也可以通过变更二维码的容量、尺寸和错误更正等级来创建出不一样的二维码。 考虑到技术发展，未来还可能出现新的编码方法，进一步扩大二维码的编码能力和多样性。基于以上这些因素，二维码资源不太可能像电话号码或网络域名那样面临枯竭的问题。

自动化工作流程： 利用AI工具（如GitHub Actions结合AI模型）构建定制的CI/CD流水线，实现代码质量分析、自动化测试和部署。这可以大幅提高软件交付的速度和质量。代码及文档生成： 通过集成GPT-3等大型语言模型，自动生成文档、注释以及样板代码，减少手动编写的冗余工作，同时提高代码质量和文档的一致性。数据驱动的编程辅助： 使用模型如fastgpt进行代码推荐和错误检测，以及利用AI进行代码重构建议，从而提升开发效率，减少debugging的时间。文本语义分析和理解： 集成语义分析工具如Langchain，用于理解复杂的项目需求和规格说明，快速抽取关键信息和转化为开发任务，从而减少手动分析的时间。知识库构建与优化： 利用AI模型对开发文档、教程、论坛帖子进行聚类分析，构建能够快速响应查询的知识库。例如，整合llamaIndex为开发者提供即时的代码例子、API文档搜索、和问题解答。深度定制化和灵活性： 通过定制化AI模型和开源工具（如Hugging Face Transformers），为特定业务或开发场景训练专属模型。这要求开发者有足够的机器学习知识以及对目标域的深刻理解。性能优化与监控： 结合AI工具分析应用程序性能日志和指标，找出瓶颈并给出优化建议。这要求集成性能监控工具和AI分析模型来实现高级的问题诊断。人机协作机制： 设计和实施有效的人机协作流程，确保AI辅助工具被正确地使用并且其结果得到必要的人工审核。这包括定期评估AI集成工具的输出，维持代码质量和业务合规性。

我是通义万相的老用户了，但是老实说通义万相并没有充分表达个人创意。希望能改进一下： 关于违禁词的反馈机制： 改进建议：应提供更明确的反馈机制，当用户的输入被视为包含违禁词时，系统应该不仅仅是显示警告，还应该指出具体的问题词汇。我总是不清楚自己哪里出错，被迫通过反复尝试来定位问题。关于真实风格图像的真实感问题： 技术分析：可能是由于生成模型的训练数据集不足以覆盖所有的真实场景，或者是模型对于细节渲染的能力有限。改进建议：应考虑加强对真实风格图像生成的训练数据集的构建，增加更多高质量、多样化的真实风格图片来训练模型。此外，对于渲染引擎的改进也是必要的，可能包括对光影效果处理、材质表现、细节保持等方面的升级。关于动漫风格图像的美观度问题： 技术分析：这个问题可能涉及到风格迁移和图像合成技术，及其与特定艺术品质的匹配程度。改进建议：一方面，可以提供更多样的动漫风格样本供模型学习，以便可以覆盖更广泛的动漫风格；另一方面，可以开放用户自定义风格的功能，允许他们上传他们喜欢的动漫风格图片，以便模型能够生成接近用户期望的艺术风格的图像。关于缺乏具体prompt效果的问题： 改进建议：提供一种“prompt库”或“风格配方书”，使用户可以浏览不同的prompt示例及其生成结果，帮助用户理解如何构造自己的指令来获得更好的生成效果。此外，可以考虑增设一个实时预览功能，用户在输入提示词的时候能够看到一个概念上的预览图或者生成功能树来预估最终的输出效果。

技术层面技术民主化：价格的显著下调意味着高级AI技术的民主化，更多的开发者可以接触并使用到先进的模型。低成本将激发技术创新和算法优化，促进定制化解决方案的开发，加速AI技术的应用和普及。 技术迭代加速：随着更广泛的使用和测试，模型将接受更多反馈，促使其更快地迭代和优化。这可以提高模型的准确性、处理速度和可靠性。 经济层面促进创业和创新：对于创业公司和个人开发者，降低成本将极大地促进新产品和服务的开发。低廉的成本门槛使得测试新想法更为可行，从而激发AI领域的创新和创业活力。 激化市场竞争：价格的大幅降低可能迫使同行也必须调整价格，在某种程度上将重新定义模型服务的市场竞争格局。这可能导致更优质、更高效的服务出现，同时也可能对小型供应商构成压力。 策略层面战略部署与市场占领：通过大幅降价，阿里云可能在寻求快速扩大用户基础，确立在AI模型服务市场的领导地位。这种战略可能会在短期内吸引大量开发者，促进生态系统的成长。 推动跨行业应用：降低成本不仅有助于技术创新，而且推动AI技术在医疗、金融、教育等更广领域的应用。这将促进跨行业合作，推动整体社会的技术进步。 结论阿里云通义千问 GPT-4 级主力模型Qwen-Long价格的大幅下调，一方面，显著降低了技术获取成本，促进了技术的普及和行业的创新；另一方面，它也可能导致市场竞争激化，甚至行业重塑。对于AI行业而言，如何平衡技术推广与健康竞争，支持创新同时保障小型企业的发展空间，将是未来一段时间内的重要议题。

每一条SQL语句的执行背后确实隐藏着一个非常复杂的执行过程。这个过程涉及到数据库管理系统（DBMS）的多个组件协同工作，以确保查询的准确和高效执行。大致来说，一条SQL语句的执行过程可以分解为以下几个关键步骤： SQL解析（Parsing）： 在这一阶段，DBMS的解析器将检查SQL语句的语法是否正确。这包括验证语句中的关键字、数据类型、表达式语法等是否符合SQL语言规范。如果语法有误，解析器将返回错误。解析过程还包括将SQL语句转换成数据库理解的内部格式，通常是一个解析树（parse tree）结构，此结构细致描述了SQL语句的组成部分及其关系。 查询优化（Optimization）： 这是SQL执行过程中至关重要的一步。在此阶段，查询优化器将评估可能的数据检索方案，选择最有效、最经济的查询计划。这涉及到考虑索引使用、表连接顺序和方法、数据分布统计信息等。优化器在多个可能的执行计划中选择成本最低的那一个。成本评估基于多种因素，包括I/O操作次数、网络通讯量、内存使用量等。 查询执行（Execution）： 根据优化器选定的执行计划，执行引擎将开始实际的数据操作。这可能包括读取数据、应用过滤和聚合函数、执行连接操作等。执行过程可能涉及从磁盘到内存的数据移动，特别是当查询的数据量大于DBMS可用内存时。在这种情况下，DBMS会用到诸如外部排序或分区策略来处理数据。 结果返回（Result Return）： 完成所有数据处理操作后，最终的结果集将返回给客户端。这些结果通常以表格形式展示，但具体展示方式取决于使用的客户端。整个过程中，多种缓存机制也被用来优化性能，包括SQL缓存、数据缓存、执行计划缓存等。如果一个查询先前已被执行且结果被缓存，DBMS可能直接返回缓存中的结果，避免重复执行相同的计算。 此外，现代数据库还可能进行更多的操作，包括并发控制和事务管理，以确保在多用户环境下数据的一致性和完整性。 从SQL语句的敲入到结果的返回，每一步都经过精心设计，以确保执行的准确性和效率。这个过程展现了数据库管理系统在软件工程、算法优化和系统架构方面的先进技术。

Serverless架构的极致体现：FC的Serverless特性意味着开发团队可将重心完全置于业务逻辑与用户体验优化上，无需投入资源维护基础设施。这不仅减轻了运维负担，也让团队更加敏捷，快速适应市场需求。 动态资源调配，应对瞬息万变的需求：AI绘画应用往-往伴随不可预测的流量波动。FC通过自动伸缩机制，能够按需分配计算资源，确保在高负载期间性能稳定，同时在需求减少时自动缩减资源，达到成本与效能的最佳平衡。 成本效益与计费模式革新：仅按实际调用量计费的模式，对于ComfyUI这类需处理大量异步任务且使用模式不固定的平台而言，显著降低了空闲时段的成本，实现成本效益的最大化。 集成与扩展的灵活性：FC无缝对接阿里云生态中的OSS、CDN等服务，便于构建高性能、分布式的Web UI。特别是与OSS集成，可高效托管ComfyUI前端资源，结合CDN实现全球加速，提升用户访问速度。 安全与合规的强化：阿里云提供的一系列安全措施，为ComfyUI部署增设了一道坚固防线。从传输层加密到细粒度访问控制，确保用户数据安全及服务的合规性，增强用户信赖。 持续交付与DevOps优化：FC支持快速迭代与持续部署策略，结合阿里云WebIDE等工具链，可实现从代码编写、测试到部署的全流程云端操作，极大提升了软件开发周期的效率，促进快速反馈与迭代优化。 技术栈的现代化与标准化：通过FC，开发者可以利用现代云原生技术栈，如Docker容器、Kubernetes编排等，保持技术的先进性与项目的可维护性，同时便于吸引和保留高水平的技术人才。

我觉得AI可能为开发者提升原本的工作上限，但是对于低端工作会是降维打击。以下是我对这个问题的几点看法： 新的上限：举例来说，数据科学家、机器学习工程师、AI维护专家等职位近年来的需求激增，正是因为企业需要专业人才来设计、维护和优化人工智能系统。这些新兴职业通常薪资优渥，职位上升空间也很大。 教育和终身学习：教育体系和在线学习平台日益重视AI和编程能力的教育，这意味着有意愿和动力不断学习的人可以利用这些资源来提升自己的竞争力。 职业重塑：许多传统工作通过AI的嵌入正在被重塑。例如，策划、文案等。AI的辅助让这些职业的效率和准确性提高了。 低技能工作的风险：AI为一些低技能或重复性工作设置了天花板。像是客服中心的电话接线员、会计记录和数据录入工作等，它们更容易被自动化取代。 综上所述，AI既可能为打工人的职业生涯打开新的上限，提供更多成长和发展的机会，也可能设定了一些低端工作的天花板。在这场变革中，最关键的是打工人个人如何主动适应和政策如何引导和保障，以及教育体系是否能提供必要的支持来更新人们的技能，以便更好地利用AI带来的机遇。

遇到需求变更时内心肯定是五味杂陈的，具体来说的话： 代码版的“家当”得重新打包：程序员在代码世界里搭建出了一个精巧的小窝，每一行代码都像是精心摆放的家具。当需求修改来袭，就像搬家通知一样突然，意味着得重新打包、搬运、甚至可能要丢弃一些旧的“家当”（废弃代码），然后在新的框架里再次安置。“我已经习惯这套家具的布局了，你确定要换成吊床和沙发椅？” 版本控制系统的“记忆游戏”：需求变动，意味着版本控制系统（如Git）将迎来一系列的commit狂欢。乍看之下，嘿，又是一天“提交（commit）- 推送（push）- 合并（merge）”的日子。但不久之后，代码库就像记忆游戏中的卡片，被翻来覆去，直到有那么一刻，你不得不翻看历史记录就跟找“那只不听话的袜子”一样，费时费力。 测试环节的“捉迷藏”：每一次修改需求，都意味着测试团队需要重新隐藏新的“小bug”等着你去找。如果你的测试团队特别调皮，喜欢在代码深处藏得特别深，那么这个“捉迷藏”游戏就可能让你玩得头昏脑涨，直呼不要再来！ 项目时间线的“橡皮筋理论”：项目经理设置的交付时间线有时候像是一根橡皮筋，可以稍稍拉扯，但需求变更的力道一大，橡皮筋就可能到达临界点，而你作为程序员，当然不希望自己被这突然断裂的橡皮筋抽中。时间的压力和风险管理成了日夜的恶梦。 心理上的“旧房重装修”焦虑：修改需求很像给旧房子做装修，心理上总有种不安。那些你熟悉的角落可能即将不复存在，新的设计或许会给你带来新鲜感，但在此之前你得把旧墙壁打掉、新墙面粉刷好。就在这份混乱和不确定中，程序员的畏惧感无形中增长。 总之，程序员对需求变更的畏惧感，其实是对变化带来的未知、额外

AI面试的设计初衷，并非完全取代传统的人际面试，而是通过算法的力量来标准化初筛过程，降低面试成本，同时提高匹配的精度。从面试者的角度思考，AI能够减少求职者的紧张感，同时提升招聘流程效率。以下是几方面的观察和思考： 提供一致性和公平性传统面试中，面试官的主观偏见可能会影响评判的公平性。而AI面试通过预设的算法标准，为每位应聘者提供一致的面试环境和评价标准，减少人为偏见带来的不公。这种一致性和公平性的前提下，求职者可以更专注于展示自己的实力和能力，而不必过度担心面试官个人喜好的影响。 降低面对面的社交压力一些应聘者可能在传统面对面的面试中感到极度紧张，导致无法充分展现自我。AI面试提供了一个中性的“听众”，对于有社交恐惧或是紧张情绪较重的求职者来说，可以在一定程度上降低紧张感和心理压力。他们可能更容易地在镜头前展现真实的自我，而不是担心自己的每一个小动作或表情可能会被误解。 灵活的面试安排传统面试需要协调求职者和面试官的时间，而AI面试可以提供更大的灵活性。求职者可以在适合自己的时间完成面试，这种时间上的自主选择权，可以让他们在最佳状态下参与面试，减轻因时间紧迫或其他外部因素带来的紧张感。 及时反馈与针对性准备一些AI面试平台能够在面试结束后提供即时的反馈，指出求职者的优点以及需要改进的地方。这种快速的、具体的反馈，不仅可以帮助求职者在之后的面试中做出调整，还可以让他们更有针对性地准备，从而减少不确定性带来的焦虑。 总结AI面试并非没有缺点，确实有可能牺牲一定程度的人际互动温度，但它在提升招聘效率、降低求职者紧张感方面也提供了有力的解决方案。随着技术的进步和算法的优化，未来AI面试将更加完善，更好地服务于求职者和招聘者之间的良性互动。重要的是，求职者需要适应这一变化，把握AI面试的特点和优势，准备好在这一新兴领域中展现出最佳的自己。

1.你的2023年度关键词是？答：AI绘画2.聊聊该关键词背后的故事。今年对我来说是变化较大的一年，6月份换了新工作，开始接触“传说中的AI人工智能”。以前只是听闻，自己操作后才发现这其中有这么多复杂的词组，操作，以及满满的震撼。刚开始的时候，我感到有些不知所措。术语如“机器学习”、“深度学习”、“神经网络”和“自然语言处理”这些在我耳边轰鸣的词汇，如同一个又一个待解的谜团。然而，随着时间的推进和自身对这些概念不断深入的理解，我开始逐渐构建起自己对AI的认知框架。 我的新工作让我有机会亲身体验到AI技术带来的变革。在实际应用中，我发现AI并不是一个遥远的未来技术，而是已经渗透到我们工作和生活的各个角落。从简单的自动回复系统到复杂的数据分析和预测模型，AI的应用无处不在，无时不在提高我们的工作效率和生活质量。 最让我震撼的是AI在解决问题时展现出的“智慧”。它能够从海量的数据中找到规律，甚至在某些场合，它的决策效率和准确度已经超越了人类。看着那些曾经需要花费数天甚至数月才能解决的问题，在AI的辅助下瞬间得到答案，我不禁为这个时代的进步而惊叹。

1、你是什么时候开始成为开发者的，目前从事着什么工作？我是今年初成为开发者，目前从事互联网运营工作2、作为开发者，你经历过哪些“高光时刻”？身为开发者，我在一个项目组运用我的开发知识，有效的解决了项目中遇到的令团队头痛的问题，让项目顺利进行下去，并且这个过程中得到了许多的认可和鼓励。3、身处“高光时刻”，你当时的感受如何？很开心，自己的能力可以最大程度的发挥作用，帮助身边的人和自己，让我觉得无比的自豪