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生活中你在什么场景下和AI客服「沟通」过？ 购物网站中产品介绍时；拨打售后电话时；智能音箱等。AI客服响应效率99.9999%（剩余0.0001%断网），很迅速，较人工客服而言，AI客服的话术、处理问题的态度高效不少。 你认为AI客服未来会完全代替人工吗？ AI客服完全取代传统人工客服有些不太可能。非标准化问题，AI的理解度没有人工客服的深度和分析，没有人工客服的逻辑推理能力

优化Prompt写作是引导大型语言模型生成高质量输出的关键。以下是一些实用的技巧： 清晰明确 确保你的指令简洁且具体，避免模糊不清的表达。例如： 不良示例：写一篇文章。 优良示例：写一篇关于气候变化影响的1500字文章，包含最新的数据和实例。 使用示例 提供示例可以帮助模型理解你期望的输出格式和风格。例如： “请写一段描述春天的诗，参考以下风格：‘春风拂面，花香四溢。’” 设定角色 让模型以特定角色或视角进行创作。例如： “作为一名历史学家，描述古罗马的日常生活。” 指定格式 如果有特定的格式要求，明确指出。例如： “请以列表形式列出五种有效的学习方法，并简要说明每种方法的优缺点。” 提出开放性问题 鼓励模型进行深入思考。例如： “讨论人工智能对未来工作的影响，包括潜在的好处和挑战。” 逐步引导 可以分步骤引导模型，逐步构建复杂的输出。例如： “首先，列出三种常见的社交媒体平台；接下来，讨论它们对人际关系的影响。” 反馈与调整 如果第一次输出不符合预期，可以提供反馈，调整指令。例如： “这个输出太简短了，可以再详细一些吗？” 利用上下文 在长对话中，可以引用之前的内容来保持一致性。例如： “基于我们之前讨论的内容，请进一步分析市场趋势。” 通过运用这些技巧，可以更有效地激发大型语言模型的创造力，并获得更高质量的文本输出。

自己的助眠设备就是一副蓝牙耳机，每天听小说睡眠，期间放空自己、很快入眠

人工智能确实在许多领域带来了高效自动化,提高了生产效率和服务质量。这是我们应当欣赏和充分利用的技术进步。但同时,我们也必须正视人工智能对传统工作岗位的冲击,特别是一些重复性、低技能工作的逐步被取代。 关键是要找到人工智能与人类优势的恰当结合点,促进人机协作,而不是单纯的人工智能替代人类。人工智能可以处理大量的数据分析、决策制定等任务,提高工作效率,但同时要发挥人类的情感智慧、创新能力和判断力,在关键环节发挥作用。 具体来说,可以从以下几个方面着手: 重视培养人类的高级认知技能,如批判性思维、创造力、情感智慧等,让人类在人机协作中发挥独特优势。针对不同工作和岗位,合理分工,让人工智能承担更多的重复性、辅助性工作,而人类专注于更有价值的创造性、决策性工作。完善相关的社会保障制度,帮助受到冲击的工人转岗或再就业,确保社会公平正义。鼓励人机融合,发挥人工智能的高效与人类的智慧,通过有效协作实现双赢。

这一结果展示了不同大模型在处理高考数学真题方面的表现差异。 模型性能的相对性：尽管通义千问 Qwen2-72b 在两次测试中排名超过了 问答-4o，但这并不意味着它在所有方面都更优秀。大模型的性能取决于多种因素，包括模型架构、训练数据、训练方法等。每个模型都有其独特的特点和优势，在不同的任务和数据集上可能会表现出不同的性能。数据和任务的适应性：高考数学真题是一个特定的任务和数据集。不同的大模型可能对这种类型的数据有不同的适应性。模型的训练数据和架构可能会影响它们对特定领域问题的理解和处理能力。因此，在某些情况下，某些模型可能更擅长处理高考数学相关的问题。持续改进和发展：大模型领域在不断发展和演进。模型的性能可以通过进一步的改进和优化来提升。这一结果也为研究人员提供了有价值的反馈，可以用于指导未来模型的发展和改进方向。研究团队可以继续探索如何提高模型在处理复杂数学问题上的能力。多模型的互补性：在实际应用中，多个模型的组合使用可能会产生更好的效果。不同的模型可以相互补充，提供不同的观点和解决方案。因此，虽然某个模型在排名上可能更高，但综合使用多个模型可以提供更全面和可靠的结果。评价标准的多样性：排名只是一种评价指标，不一定能完全反映模型的实际能力和适用场景。除了准确率外，还可以考虑其他评价标准，如模型的泛化能力、解释性、可扩展性等。不同的应用场景可能对这些评价标准有不同的重视程度。研究和应用的启示：这一结果对于人工智能在教育领域的研究和应用具有一定的启示。它可以促进对大模型在数学教育中的应用研究，探索如何更好地利用人工智能技术来辅助教学和学习。同时，也提醒我们在应用大模型时要谨慎评估其性能和局限性，并结合人类的专业知识和判断。

AI 技术一直处于快速发展的阶段，以下是一些当前 AI 技术的主要发展趋势和阶段： 深度学习的普及：深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功，并成为 AI 技术的核心。大规模预训练模型：如 问答-3、问答-4 等大规模语言模型，展示了惊人的语言理解和生成能力。AI 与其他技术的融合：AI 与物联网、大数据、区块链等技术的融合，创造出更智能的应用和服务。自动驾驶和机器人技术：AI 在自动驾驶和机器人领域的应用不断推进，尽管仍面临一些挑战。伦理和社会影响：随着 AI 的广泛应用，伦理和社会问题也引起了更多关注，如公平性、透明度和避免偏见。行业应用的拓展：AI 正在各个行业中得到广泛应用，包括医疗、金融、教育、制造业等。 然而，AI 技术的发展是一个不断演进的过程，未来还会有更多的突破和创新。研究人员和企业正在不断探索新的算法、架构和应用场景，以推动 AI 技术向更高的水平发展。 需要注意的是，AI 技术的发展不是线性的，而是充满不确定性和变化的。不同领域和应用对于 AI 技术的需求和发展阶段也可能有所差异。因此，要准确评估 AI 技术所处的阶段是具有一定难度的。 对于 AI 技术的发展，持续的研究、创新和合作是至关重要的。同时，我们也需要关注 AI 技术的伦理和社会影响，确保其发展是可持续和有益的

二维码不会被用完。二维码是一种矩阵式二维码，可以表示大量的信息。目前，二维码使用的是 256 个字符的编码方式，可以表示大约 4 万个字符。如果按照每天使用 100 亿个二维码计算，那么每天使用的二维码数量约为每天使用量的 0.000256%，因此二维码是不可能被用完的。

要降低日常业务中断的风险，可以考虑以下措施： 做好业务备份和恢复计划，确保在发生故障时能够快速恢复业务。采用冗余设计，如冗余电源、冗余网络等，提高系统的可靠性。对关键业务进行监控和预警，及时发现和解决问题。定期进行系统维护和升级，确保系统的稳定性和安全性。 要提升应用服务的负载均衡能力，可以考虑以下措施： 采用分布式架构，将应用服务分布到多个节点上，提高系统的并发处理能力。使用负载均衡器，将用户请求均匀分配到多个服务器上，避免单点故障。优化应用服务的性能，提高系统的响应速度和处理能力。对应用服务进行监控和预警，及时发现和解决问题。

APP 的开发通常包括以下步骤： 需求分析：确定 APP 的功能、目标用户群体和用户需求。设计：创建 APP 的界面设计和用户体验流程。开发：编写代码实现 APP 的功能。测试：进行各种类型的测试，确保 APP 的稳定性和质量。发布：将 APP 发布到应用商店，如苹果 App Store 或安卓应用商店。运维：监控 APP 的运行状况，及时处理故障和更新版本。 将开发完成的 APP 发布在应用市场通常需要以下步骤： 注册开发者账号：在相应的应用市场注册成为开发者。准备应用资料：包括应用图标、描述、截图等。上传应用：将 APP 上传到应用市场。填写应用信息：提供详细的应用信息，如名称、类别、版本号等。等待审核：应用市场会对 APP 进行审核，确保符合其规定和政策。发布应用：审核通过后，APP 将在应用市场中上线。 阿里云提供了一系列的工具和服务，可以帮助开发者更高效地开发、部署和管理应用。以下是一些可能的优点： 集成化的平台：提供一站式的解决方案，减少了在不同平台之间切换的麻烦。资源丰富：提供云服务器、数据库、存储等基础设施资源。开发工具和框架：支持各种开发语言和框架。测试和部署方便：提供测试环境和部署工具，方便快速上线。监控和运维支持：实时监控应用状态，及时处理问题。 然而，使用阿里云也可能面临一些挑战，例如学习成本、费用管理等。最终的体验感还需要根据具体的项目需求和个人使用情况来综合评估。

这是3月底的一次使用记录，我想通过javax.sound.sampled实现在页面中点击录音按钮，实现麦克风录音并保存成本地文件，紧接着调用离线ASR读取该文件并实现转译文本以及结果显示在前台页面，总的来说代码生成很快，各项注释也都很清晰明了，也给了异常捕获；稍微调试一下就可使用。AI助手大大方便了开发效率；提供了实现需求的另一条逻辑；它的代码写作及注释风格都值得学习借鉴

使用函数计算来部署 ComfyUI 绘画平台有以下几个优势: 弹性扩展: 函数计算是无服务器架构,可以根据需求自动扩展计算资源,无需手动配置和管理服务器。这能很好地应对绘画任务的动态需求。简单部署: 使用函数计算部署 ComfyUI 只需编写几行代码,无需配置复杂的基础设施。开发者可以专注于业务逻辑的开发。高可用性: 函数计算具有高可用性和容错能力,能确保 ComfyUI 服务的稳定性和可靠性。按需计费: 函数计算采用按实际使用量计费的模式,可以根据绘画任务的fluctuation dynamically调整计算资源,降低运营成本。与其他云服务集成: 函数计算能与对象存储、消息队列等其他云服务无缝集成,方便构建复杂的绘画工作流。安全性: 函数计算提供完善的安全机制,包括身份认证、访问控制等,确保 ComfyUI 服务的安全性。

降低行业成本：价格的大幅下降可能会降低企业和个人使用 AI 模型和技术的成本，使更多的企业和个人能够负担得起 AI 服务。这将促进 AI 技术的广泛应用，加速 AI 在各个行业的渗透和发展。推动创新和竞争：降低成本可能激发更多的创新和竞争，创业公司和小团队能够更轻松地进入市场，推动行业的发展和进步。更多的企业和个人将能够使用高质量的 AI 模型和技术，推动新的应用场景和商业模式的出现，进一步推动 AI 的发展和创新。提升 AI 的普及度：价格下降可能会促使更多的企业和个人采用 AI 技术。这可能导致更多的应用场景和解决方案的出现，推动 AI 在各个领域的普及和应用，从而促进 AI 行业的增长和发展。

不同操作系统中，可能采用不同的包管理安装方式。对于 Mac 和 Linux 用户，主要的安装途径是 homebrew 和 anaconda。以下是在终端中升级 Python 的常见方法： 使用包管理器（如 apt、yum 等）： 对于基于 Debian 的系统（如 Ubuntu），可以使用以下命令安装最新版本的 Python： sudo apt-get install python3 对于基于 RedHat 的系统（如 CentOS），可以使用以下命令安装最新版本的 Python： sudo yum install python3 请注意，这些命令将安装系统默认的 Python 版本。如果需要安装特定版本的 Python，可以参考相应的文档进行设置。 使用 Python 包管理工具（如 pip）： 升级 Python 的一种常见方法是使用 pip（Python 的包管理器）来安装更新版本的 Python。确保先安装了 pip，然后可以运行以下命令来升级 Python： pip install --upgrade python 执行以上命令前请确保你的环境变量中配置了 Python 的路径。这将下载并安装最新版本的 Python。 升级前备份重要的项目和数据，以免出现意外情况导致丢失数据或者修改内容。 请记住，在升级前最好先确认你的项目和依赖是否与新版本的 Python 兼容。此外，对于一些特定的环境和需求，可能需要使用特定的安装方法或考虑使用虚拟环境来隔离不同版本的 Python。

SSL 单域名证书的价格因提供商和具体功能而异。一般来说，价格范围从几十元到几百元不等。 付费的 SSL 证书和免费的 SSL 证书在一些方面存在区别： 验证级别：付费证书通常提供更高的验证级别，例如扩展验证（EV）或组织验证（OV）。这些验证级别可以增加信任度，并在浏览器地址栏中显示更详细的信息。保险和赔偿：一些付费证书提供商可能提供保险和赔偿服务，如果因证书问题导致数据泄露或其他安全问题，用户可能会获得一定的赔偿。技术支持：付费证书通常提供更好的技术支持，包括即时响应、故障排除和帮助解决证书相关的问题。兼容性：某些付费证书可能在特定的服务器环境或应用程序中具有更好的兼容性，确保证书能够正常工作。 尽管有免费证书可供选择，但市面上仍然存在大量付费证书的原因可能包括以下几点： 品牌和信任：付费证书来自知名的证书颁发机构，这些机构在市场上具有较高的声誉和信任度。对于一些企业和网站来说，使用付费证书可以增加用户的信任感。高级功能和选项：付费证书可能提供更多的高级功能，如多域名支持、通配符证书、SAN（Subject Alternative name）证书等，以满足更复杂的需求。商业需求：某些行业或组织可能对证书的安全性和合规性有更高的要求，因此愿意为付费证书支付费用，以确保符合特定的标准和规定。定制化和灵活性：付费证书提供商可以根据客户的需求提供定制化的解决方案，满足特殊的安全要求和业务需求。支持和维护：付费证书通常包括持续的支持和维护服务，确保证书的有效性和安全性，并及时进行更新和续费提醒。 选择使用付费或免费的 SSL 证书应该根据个人或组织的具体需求、预算和安全要求来决定。在选择证书时，建议综合考虑上述因素，并确保选择来自可靠证书颁发机构的证书，以保护网站和用户数据的安全。同时，无论使用付费还是免费证书，都应正确配置和管理证书，确保其正常运行。

GPT-4o 相对于前代有以下一些显著的技术提升： 更大的模型规模： 具有更多的参数，这使得它能够处理更复杂的自然语言任务和生成更准确、详细的回答。更高的语言理解能力： 在语言理解方面有了显著的改进，能够更好地理解上下文、语义关系和语言的微妙之处。更广泛的知识覆盖：通过预训练和更新的数据， 具备更广泛的知识，可以提供更准确和全面的信息。更强的生成能力： 能够生成更自然、流畅的文本，具有更好的创造性和逻辑性，使其生成的回答更具连贯性和可信度。改进的多语言支持： 对多种语言的理解和生成能力得到了提升，能够与更多语言的用户进行有效的交互。更深入的交互能力： 可以进行更深入的对话，理解用户的意图，并根据对话历史提供更合适的回答。更好的适应性： 可以根据不同的任务和领域进行微调，以适应特定的需求和场景。

毫无疑问，肯定是对技术的提升。 例如：代码虽然可以通过AI生成，可后期的运维及新功能的迭代升级AI去完成可真不好说，非专业人员偶尔玩个乐还行，生产中产品项目还是需要专业人员才行。 对于重复性工作，对效率真的是大大的提升

图像生成类应用可以具备以下功能，以更好地满足创作需求： 高度可定制性：允许用户对生成的图像进行各种细节的调整和定制，例如颜色、形状、纹理、光照等。多种生成模式：提供不同的生成模式，如基于规则的生成、基于样本的生成、随机生成等，以满足不同创作风格的需求。多样化的艺术风格：能够生成多种艺术风格的图像，例如油画、水彩、素描、漫画等，让用户可以轻松创作出具有不同风格的作品。与其他工具的集成：与绘图软件、图像编辑工具、3D 建模软件等集成，方便用户在创作过程中进行更复杂的操作和后期处理。实时预览和反馈：在生成图像的过程中，提供实时的预览功能，让用户可以即时看到效果，并根据需要进行调整。智能辅助功能：例如自动构图、色彩搭配建议、元素推荐等，帮助用户快速获得创作灵感。分层和合成功能：支持图像的分层生成和合成，方便用户对不同元素进行独立处理和组合。创意启发和素材库：包含丰富的创意启发资源、样式模板和素材库，供用户参考和使用。用户社区和共享功能：建立用户社区，让用户可以分享自己的作品、交流创作经验，还可以从其他用户那里获得反馈和建议。跨平台使用：支持在多种设备上使用，如桌面计算机、平板电脑和手机，以便用户随时随地进行创作。 这些功能可以帮助用户更轻松地发挥创意，创作出独特、精美的图像作品。当然，具体的需求可能因个人和专业领域的不同而有所差异，可以根据实际情况进行进一步的定制和扩展。

“实践出真理”老话诚不欺我。多遇问题及BUG，想办法解决他们，培养自己解决问题的能力和思维

小程序的优势包括：无需下载安装：用户可以直接在微信等平台中使用小程序，无需下载安装，节省了用户的时间和手机存储空间。快速加载：小程序的加载速度比较快，可以在短时间内打开并使用，提高了用户的体验。方便易用：小程序的界面简洁明了，操作方便易懂，用户可以快速上手使用。跨平台使用：小程序可以在多个平台上使用，如微信、支付宝等，方便用户在不同平台上使用。成本低：相比于开发原生应用程序，小程序的开发成本较低，开发周期也较短。 如果我构建小程序，可能会用在以下领域和场景： - 电商领域：小程序可以用于搭建电商平台，提供商品展示、购物车、支付等功能，方便用户购买商品。 - 服务领域：小程序可以用于提供各种服务，如外卖、打车、酒店预订等，方便用户随时随地获取服务。 - 社交领域：小程序可以用于开发社交应用程序，提供聊天、分享、点赞等功能，增强用户之间的互动。 - 工具领域：小程序可以用于开发各种工具类应用程序，如计算器、日历、天气等，方便用户使用。 实现一站式开发多平台的小程序，可以考虑以下几种方法： 使用统一的开发框架：选择一个支持多平台的小程序开发框架，如Taro、uni-app 等。这些框架可以将小程序代码转换为不同平台的原生代码，从而实现一次开发多平台运行。利用跨平台开发工具：使用跨平台开发工具，如 React Native、Flutter 等，可以将小程序代码转换为不同平台的原生代码，从而实现一次开发多平台运行。基于云开发：利用云开发平台，如微信云开发、阿里云开发等，可以将小程序的后端逻辑部署到云端，实现一次开发多平台运行。统一设计规范：在开发小程序时，遵循统一的设计规范，确保小程序在不同平台上的界面风格和用户体验一致。 希望了解小程序上以下功能模块的集成能力： 支付功能：小程序可以集成各种支付方式，如微信支付、支付宝支付等，方便用户进行支付。游戏前端界面的开发：小程序可以用于开发游戏前端界面，提供游戏的展示、操作等功能。地图功能：小程序可以集成地图功能，如百度地图、高德地图等，方便用户查看地图、定位等。语音识别功能：小程序可以集成语音识别功能，方便用户通过语音进行操作。视频播放功能：小程序可以集成视频播放功能，方便用户观看视频。

从零开始构建一个现代深度学习框架是一项复杂的任务，需要深入了解深度学习原理和编程技术。如果没有足够的时间和资源，也可以考虑在现有的开源深度学习框架基础上进行二次开发或自定义扩展，以满足自己的需求。可考虑以下步骤： 确定需求和目标：明确你的框架的目标是什么，比如支持哪些类型的神经网络模型，需要有什么功能和性能等。 学习深度学习原理：了解深度学习的基本原理和常用的模型结构，熟悉反向传播算法、优化器以及其他相关技术。 设计框架架构：根据需求和目标，设计框架的整体架构。这包括选择编程语言、确定模型定义和训练接口等。 实现核心功能：实现框架的核心功能，包括模型定义、各种层类型的实现、前向传播、反向传播、参数更新等。 优化性能：深度学习框架需要高效地处理大规模数据和复杂计算，因此需要优化性能。可以考虑使用并行计算、GPU加速、分布式训练等技术。 添加额外功能：根据需要，可以添加一些额外的功能，比如数据加载、模型保存和加载、可视化工具等。 测试与调试：编写自动化测试用例，确保框架的正确性和稳定性。通过调试来修复bug和进一步优化性能。 文档和社区支持：编写详细的文档，帮助用户了解框架的使用方法和原理。创建社区支持，接受用户反馈并改进框架。