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在探讨AI生成海报与人工手绘哪个更戳我这个问题时，我实际上是在衡量两种不同创作方式所带来的情感体验和艺术价值。 AI生成海报，作为现代科技的产物，确实有其独特的魅力。它能够快速地根据预设的算法和模板，生成大量风格各异、内容丰富的海报。AI海报的优点在于其高效、可定制化和多样性。无论是需要哪种风格、哪种主题的海报，AI都能在短时间内生成多个选项，供人们选择。这种高效性在快节奏的现代生活中显得尤为重要。 然而，人工手绘海报则拥有一种难以言喻的“人情味”。手绘海报往往由专业的设计师或艺术家亲手绘制，每一笔、每一划都蕴含着他们的情感和创意。这种情感投入使得手绘海报在视觉上更加生动、富有感染力。更重要的是，手绘海报往往能够传达出一种独特的艺术氛围和文化底蕴，这是AI海报所难以复制的。 对于我个人而言，我更倾向于被人工手绘海报所打动。我欣赏手绘海报中那种细腻的情感表达和独特的艺术风格。每当我看到一幅手绘海报时，我都能感受到设计师或艺术家在创作过程中的用心和情感投入。这种真实性和独特性使得手绘海报在我心中具有不可替代的地位。 当然，我并不是说AI生成海报没有价值或意义。相反，AI海报在某些方面甚至具有手绘海报所无法比拟的优势。比如，AI海报可以更加快速地生成大量选项，供人们进行选择和修改；同时，AI海报的多样性和可定制性也使得它能够满足更多人的需求。 综上所述，我认为AI生成海报与人工手绘海报各有千秋。它们各自具有独特的魅力和价值，能够满足不同人的需求和喜好。在选择哪种海报时，我们应该根据自己的实际情况和审美偏好来进行权衡和选择。无论如何，我们都应该珍惜和尊重每一种创作方式所带来的情感体验和艺术价值。

1.我没有用AI生成过幽默段子。2.关于AI的“幽默”是否能打动我，这实际上取决于多个因素，包括AI生成幽默的质量、我的个人喜好以及幽默的情境等。 从技术层面来看，AI生成的幽默可能越来越接近人类创作的水平，特别是在一些特定的场景和语境下。AI通过学习大量的幽默素材和算法优化，能够捕捉到一些幽默的规律，并在一定程度上模拟人类的幽默表达。如果AI生成的幽默段子能够精准地匹配我的笑点，且具有一定的创意和情感深度，那么它确实有可能打动我。 然而，我也必须承认，幽默是一种非常主观的情感体验，它往往与个人的生活经历、文化背景、情感状态等密切相关。因此，即使AI生成的幽默在某些方面做得很好，也可能因为缺乏这些个性化的元素而无法真正打动我。 此外，我还注意到，AI生成的幽默往往缺乏一些真实的情感连接和共鸣。真人创作的幽默通常能够基于个人的真实经历和情感来构思，这使得它们更加生动、真实且富有感染力。而AI虽然能够模拟人类的某些思维过程，但在情感表达和共鸣方面仍然存在较大的局限性。 综上所述，我认为AI的“幽默”在某些情况下有可能打动我，但这取决于多个因素的综合作用。未来，随着AI技术的不断发展，我们或许能够期待AI在幽默创作方面取得更大的突破，但真人创作的独特魅力和价值仍然难以被完全替代。

随着人工智能技术的快速发展，AI客服确实因其能够提供24小时不间断服务、快速响应客户需求等优势而被越来越多的企业所青睐。作为一名高级开发工程师，我在多个场景下都与AI客服进行过“沟通”，比如在使用电商平台的售后服务、查询银行账户信息以及咨询技术支持等问题时。 关于AI客服未来是否会完全代替人工客服的问题，我认为这是一个复杂且多面的话题。以下是我对此问题的详细分析： AI客服的优势 24小时不间断服务：AI客服不受时间限制，能够全天候为客户提供服务。快速响应：AI客服通过预设的算法和知识库，能够实时解答客户问题，提高响应速度。处理大量重复性问题：对于重复性高的询问，AI客服能够快速提供解决方案，有效提升工作效率。降低成本：AI客服的部署和维护成本相对较低，有助于企业降低运营成本。 AI客服的局限性 情感理解与支持不足：虽然AI客服在处理简单、重复性问题时表现出色，但在面对复杂问题或需要情感支持的客户时，其表现往往不尽如人意。人工客服则能够通过语气、情感和社交技巧，提供更加个性化的服务。技术限制：目前，AI客服在自然语言处理、语境理解等方面仍存在不足，可能导致误解或回答不准确。法律与伦理问题：随着AI客服的应用越来越广泛，相关的法律与伦理问题也逐渐凸显，如数据隐私保护、责任归属等。 人工客服的重要性 处理复杂问题：人工客服在处理复杂问题或需要高度个性化服务时具有明显优势。建立信任与忠诚度：通过人性化的服务和情感支持，人工客服有助于建立客户信任和品牌忠诚度。应对突发情况：在面临突发事件或危机时，人工客服能够灵活应对，提供及时有效的解决方案。 未来趋势 从长期来看，AI客服与人工客服之间并不是简单的替代关系，而是相互补充、共同发展的关系。企业可以根据自身需求和客户特点，灵活选择客服方式。随着技术的不断进步和创新，AI客服的智能化程度将不断提高，但其局限性也将逐渐显现。因此，在未来，企业可能需要更加注重AI客服与人工客服的融合，以实现更加高效、个性化的客户服务。 综上所述，我认为AI客服在未来虽然会取得更大的发展和应用，但完全取代人工客服的可能性并不大。两者各有优劣，企业应根据实际情况灵活选择，以实现最佳客户服务效果。

作为一名高级开发工程师，我对技术的发展和应用有着深入的了解和兴趣。对于是否选择“养”一只AI宠物，我会从多个角度进行考虑。 首先，从技术的角度来看，AI宠物无疑是技术进步的产物，它们能够模拟一些宠物的行为和互动，为用户提供一定程度的陪伴和娱乐。这种技术上的创新让我对AI宠物持有一定的好奇和兴趣。 然而，从陪伴需求的角度来看，我认为AI宠物虽然可以在一定程度上满足人们的陪伴需求，但与传统宠物相比，它们仍然存在一定的局限性。传统宠物能够提供真实的情感交流和互动，它们的行为更加自然和真实，能够带来更加深刻的情感体验。而AI宠物虽然可以模拟一些情感表达，但它们的情感并不是真实的，缺乏深度和复杂性。 此外，AI宠物还需要依赖电源和网络等基础设施才能正常运行，这在一定程度上限制了它们的便携性和使用场景。相比之下，传统宠物则更加独立和自主，能够随时随地陪伴主人。 综上所述，虽然我对AI宠物持有一定的好奇和兴趣，但从陪伴需求的角度来看，我认为传统宠物更能满足人们的情感需求。当然，每个人的需求和偏好不同，选择是否“养”一只AI宠物还需要根据个人情况来决定。 不过，作为一名开发工程师，我也期待未来AI宠物技术的不断进步和创新，能够带来更加智能、真实和有趣的陪伴体验。

1、我认为云计算将朝着以下几个方向进化： （1）与AI的深度融合： 云计算与AI的融合已经成为不可逆转的趋势。随着AI技术的不断发展和成熟，云计算平台将更多地集成AI功能，如智能分析、预测、决策等，从而提升云计算的智能化水平。这种融合将推动云计算向更高层次发展，为用户提供更加智能、高效的服务。AI技术可以优化云计算的资源分配、故障预测和性能管理等方面，提高云计算的可靠性和效率。同时，云计算也可以为AI提供强大的计算能力和数据存储支持，促进AI技术的广泛应用和落地。 （2）边缘计算的兴起： 随着物联网、5G等技术的普及，边缘计算将成为云计算的重要补充。边缘计算通过在网络边缘部署计算资源，实现数据的就近处理和分析，降低数据传输延迟和带宽消耗。云计算与边缘计算的结合将形成更加灵活、高效的计算架构，满足不同应用场景的需求。例如，在自动驾驶、远程医疗等场景中，边缘计算可以实时处理和分析数据，为用户提供更加及时、准确的服务。 （3）绿色云计算的发展： 随着全球对环保和可持续发展的重视，绿色云计算将成为未来发展的重要方向。绿色云计算旨在通过优化能源使用、减少碳排放等方式，实现云计算的环保和可持续发展。云计算服务商将采用更加节能的硬件和软件技术，提高数据中心的能源效率。同时，云计算服务商还可以与用户合作，共同推动绿色云计算的发展，如通过优化应用程序、提高数据利用率等方式减少能源消耗。 （4）多云和混合云策略的普及： 随着云计算市场的竞争加剧和用户需求的多样化，多云和混合云策略将成为越来越多企业的选择。多云策略是指企业同时使用多个云计算服务商提供的服务，以实现资源的灵活配置和成本优化。混合云策略则是将私有云和公有云相结合，以满足不同应用场景的需求。多云和混合云策略的普及将推动云计算市场的进一步细分和专业化发展，同时也将促进云计算服务商之间的竞争和合作。 2、大模型和AI应用能够成为云服务商的第二增长曲线，原因如下： （1）市场需求增长： 随着数字化转型的加速和智能化需求的提升，越来越多的企业开始寻求利用AI技术来优化业务流程、提高生产效率和创新能力。这为云服务商提供了巨大的市场机遇。 （2）技术成熟与落地： 近年来，AI技术取得了长足的进步，特别是在自然语言处理、计算机视觉等领域。这些技术的成熟为AI应用提供了坚实的基础。同时，云服务商也在不断探索和实践AI技术的落地应用，如智能客服、智能推荐等。 （3）云服务商的优势： 云服务商拥有强大的计算能力和数据存储资源，可以为AI应用提供高效、稳定的运行环境。此外，云服务商还具备丰富的行业经验和解决方案能力，可以根据不同企业的需求提供定制化的AI应用解决方案。 （4）成功案例的示范效应： 越来越多的成功案例表明，AI应用可以为企业带来显著的经济效益和社会效益。这些成功案例的示范效应将吸引更多的企业关注和采用AI应用，从而推动云服务商在这一领域的增长。 例如，AWS、微软云、谷歌云等全球领先的云服务商都在积极投入AI技术的研发和应用，通过提供丰富的AI服务和解决方案，成功吸引了大量企业客户，实现了业务的快速增长。国内百度等厂商也在AI领域不断深耕，依托文心大模型等技术，推动百度智能云等业务的快速发展。这些都充分证明了AI应用对云服务商增长的重要推动作用。

在探讨如何在使用大模型时避免虚假信息的生成和使用时，需要综合考虑技术、伦理、法规以及用户教育等多个方面。以下是一些具体的策略和建议： 1. 技术层面 1.1 数据清洗与验证 数据预处理：在训练模型之前，对输入数据进行严格的清洗和预处理，去除已知或潜在的虚假信息。数据验证：引入数据验证机制，如使用第三方数据源进行交叉验证，确保数据的真实性和准确性。 1.2 模型优化 增强事实性：在模型训练过程中，加入事实性损失函数，鼓励模型生成更贴近真实世界的信息。多模态融合：结合图像、视频、文本等多种模态信息，提高模型对信息的理解和验证能力。 1.3 实时监测与反馈 实时监测：部署实时监测系统，及时发现并纠正模型输出的虚假信息。用户反馈：建立用户反馈机制，允许用户对模型输出进行标记和纠正，从而不断优化模型。 2. 伦理与法规层面 2.1 伦理规范 制定伦理准则：明确模型使用的伦理准则，如不得故意生成或传播虚假信息。伦理审查：对模型的使用进行伦理审查，确保符合社会道德和法律法规。 2.2 法规遵循 合规性检查：确保模型的使用符合相关法律法规，如数据保护法、知识产权法等。监管合作：与政府机构、行业协会等保持合作，共同维护信息真实性和社会秩序。 3. 用户教育层面 3.1 提高用户意识 普及知识：通过教育、宣传等方式，提高用户对虚假信息的识别能力。警示提示：在模型输出时添加警示提示，提醒用户注意信息的真实性和准确性。 3.2 鼓励用户参与 用户监督：鼓励用户对模型输出进行监督和反馈，形成社区共治的良好氛围。用户培训：提供用户培训服务，帮助用户更好地理解和使用模型。 4. 持续优化与迭代 4.1 迭代升级 持续学习：使模型具备持续学习能力，不断从真实世界中获取新知识，提高信息准确性。迭代优化：定期评估模型性能，根据评估结果进行迭代优化，减少虚假信息的生成。 4.2 跨领域合作 跨学科研究：与语言学、心理学、计算机科学等领域的专家合作，共同探索减少虚假信息生成的方法。行业交流：参加行业会议、研讨会等活动，了解最新技术和研究成果，促进技术交流和合作。 综上所述，避免虚假信息的生成和使用需要综合考虑技术、伦理、法规和用户教育等多个方面。作为高级开发工程师，应持续关注这些领域的发展动态，不断优化模型和技术手段，确保模型在提供便利的同时，也能够维护信息的真实性和社会的稳定。

我想到现场 我对本次大会充满了浓厚的兴趣，特别是对于Apache Flink在AI时代下的应用与发展充满期待。 1、针对“AI 时代下大数据技术未来路在何方？”这一话题，我认为，随着AI技术的飞速发展，大数据技术将更加注重实时性、智能化和高效性。Apache Flink作为一款强大的实时计算引擎，已经在大数据处理领域占据了重要地位。未来，Flink需要更加紧密地与AI技术结合，提升对复杂数据的处理能力，优化算法效率，以满足日益增长的数据处理需求。 对于Apache Flink未来的发展趋势，我期望它能够持续优化性能，提升处理速度，同时加强与其他大数据技术的兼容性，形成更加完善的大数据生态体系。此外，我还希望Flink能够更加注重安全性，加强数据保护措施，确保数据在处理过程中的安全性和隐私性。 2、在本次大会议题中，我最感兴趣的是“流批一体”专场。流批一体是当前大数据技术发展的重要趋势之一，它打破了传统流处理和批处理的界限，实现了数据的实时分析和历史数据的批量处理。这一技术的应用对于提升数据处理效率、优化业务流程具有重要意义。 我与我的团队在项目中经常使用Flink进行实时数据处理，我们深刻感受到了Flink在性能、稳定性和易用性方面的优势。Flink的流批一体能力让我们能够更加方便地实现数据的实时分析和历史回溯，为业务决策提供了有力的支持。在日常使用中，Flink的分布式架构和容错机制也让我们对系统的稳定性和可靠性充满了信心。 因此，我非常期待在“流批一体”专场中了解更多关于这一技术的最新发展和应用案例，与同行们共同探讨如何更好地将Flink应用于实际业务场景中。

在探讨AI技术发展中“存力”与“算力”哪一个更为关键时，我们首先需要理解两者的定义及其在AI技术中的具体作用。 “存力”主要指的是数据存储的能力，包括数据的存储量、存储效率、数据访问速度以及数据的可靠性和安全性。在AI技术中，数据是模型训练和推理的基础。无论是监督学习、非监督学习还是强化学习，都需要大量的数据来支持模型的训练和验证。因此，有足够的“存力”来存储和高效访问这些数据是至关重要的。 “算力”则指的是计算的能力，包括CPU、GPU等处理器的性能，以及整个计算系统的并行处理能力和数据处理速度。在AI领域，模型的训练和推理过程需要大量的计算资源。特别是深度学习模型，由于其复杂的网络结构和庞大的参数数量，对算力的需求尤为显著。高效的算力可以加速模型的训练和推理过程，从而提高AI系统的整体性能。 接下来，我们分析“存力”与“算力”在AI技术发展中的相互关系。实际上，这两者并不是孤立的，而是相互依存、相互促进的。没有足够的“存力”，AI系统就无法高效地存储和访问数据，从而限制了模型训练和推理的效果。同样，没有强大的“算力”，即使有了足够的数据，也无法快速地进行模型训练和推理，导致AI系统的性能受限。 在推动AI进一步发展的过程中，“存力”和“算力”都扮演着不可或缺的角色。因此，要判断哪一个更为关键，需要从具体的应用场景和需求出发。在某些情况下，例如需要处理海量数据但模型相对简单时，“存力”可能更为关键；而在另一些情况下，例如需要训练复杂的深度学习模型时，“算力”则可能成为决定性因素。 综上所述，在推动AI技术发展的过程中，我们不能简单地认为“存力”或“算力”哪一个更为关键。相反，我们应该根据具体的应用场景和需求，合理地配置和优化“存力”和“算力”资源，以实现最佳的AI系统性能。同时，随着技术的不断发展，我们也应该关注新的存储和计算技术的出现，以不断推动AI技术的进步和创新。

作为一名高级开发工程师，我对通义灵码这一AI编码助手的使用体验有着深刻的感受。在其上线一周年之际，看到它取得如此显著的成绩——超过600万的下载量，百万开发者以及上万家企业的使用，以及高达87%的开发者满意率，我由衷地感到欣慰和骄傲。 在使用通义灵码的过程中，我深刻感受到了它作为AI编码助手的强大功能和便捷性。它不仅能够根据我的编程需求和习惯，提供智能化的代码补全、错误检测和优化建议，还能够通过深度学习技术，理解我的编程意图，并给出更加符合我需求的代码片段。 其中，我特别欣赏的是通义灵码的学习能力。它不仅能够不断地从大量的代码库中学习新的编程知识和技巧，还能够根据我的使用反馈，不断优化自身的算法和模型，以提供更加精准和高效的编码服务。这种持续学习和优化的能力，使得通义灵码在与我共同成长的道路上，始终保持着领先的地位。 此外，通义灵码还提供了丰富的年报和盲盒礼品活动，让我能够直观地了解自己的编程习惯和成长轨迹。当我看到自己的AI编码助手年度身份标签是“学习狂热者”时，我深感自豪。这不仅是对我过去一年在编程领域持续学习和进步的肯定，也是对我未来继续追求卓越的激励。 总的来说，通义灵码作为一款AI编码助手，不仅极大地提高了我的编程效率和代码质量，还为我提供了一个持续学习和成长的平台。我相信，在未来的日子里，通义灵码将继续发挥其独特的优势，为更多的开发者提供更加智能、高效、便捷的编程服务。同时，我也期待与通义灵码一起，共同探索AI编程的无限可能，创造更加辉煌的未来。年报截图：

作为一名高级开发工程师，在软件开发这个既充满创新又充满挑战的领域里，我深刻体会到开发者们的辛勤付出、独特强迫症以及日常工作的点滴。以下是关于开发者的100件小事中，我体会最深的一些例子： 深夜编码：为了赶项目进度或解决一个棘手的bug，经常在深夜或凌晨时分仍在电脑前奋战，键盘敲击声成了最动听的夜曲。 代码审查的执着：对每一行代码都进行严格的审查，不放过任何可能的错误或优化空间，哪怕是一个空格或注释的位置。 不断学习的热情：利用业余时间学习新技术、新框架，参加线上课程、技术研讨会，始终保持对技术前沿的敏锐洞察。 版本控制的严谨：坚持使用Git等版本控制工具，确保代码的可追溯性和可协作性，每次提交都伴随着详细的commit message。 与同事的激烈讨论：在白板前或会议室里，与团队成员就某个技术方案或设计思路展开激烈的讨论，直至达成共识。 测试驱动的开发：在编写功能代码之前，先编写测试代码，确保代码的可靠性和稳定性，避免后期出现难以调试的问题。 文档的重视：撰写清晰、详细的开发文档，包括架构设计、接口说明、错误处理等，方便团队成员理解和维护代码。 咖啡与茶的陪伴：无论是深夜加班还是日常开发，一杯热咖啡或茶总是不可或缺的伴侣，提神醒脑，助力思考。 面对bug的冷静：遇到复杂或难以复现的bug时，保持冷静和耐心，通过日志分析、调试工具等手段逐步定位并解决问题。 代码重构的成就感：将一团糟的代码重构为清晰、可维护的结构，虽然过程艰辛，但完成后的成就感无与伦比。 技术社区的贡献：在GitHub、Stack Overflow等技术社区分享自己的经验和解决方案，帮助他人解决问题，同时提升自己的影响力。 持续集成的实践：使用Jenkins、GitLab CI等工具实现持续集成，确保每次代码提交都能自动构建、测试和部署，提高开发效率。 技术选型的纠结：在多个技术框架或工具之间犹豫不决，反复权衡利弊，最终选择一个最适合项目需求和技术栈的方案。 性能优化的追求：对代码进行性能分析，找出瓶颈并进行优化，确保系统在高并发、大数据量下仍能稳定运行。 开源项目的参与：参与开源项目的开发和维护，与全球开发者共同协作，提升技术水平，拓宽视野。 代码风格的统一：遵循团队或公司的代码规范，确保代码风格的一致性，提高代码的可读性和可维护性。 安全意识的增强：在开发过程中时刻关注安全问题，避免常见的安全漏洞，如SQL注入、XSS攻击等。 跨领域知识的融合：了解并掌握与软件开发相关的其他领域知识，如数据库设计、网络通信、前端技术等，以更好地完成项目开发。 压力下的自我调节：面对项目压力或技术难题时，学会自我调节和放松，通过运动、听音乐等方式缓解压力。 团队协作的默契：与团队成员建立良好的沟通和协作机制，共同解决问题，分享成功，形成强大的团队凝聚力。 以上只是我体会最深的20件小事，实际上关于开发者的100件小事远不止这些。这些经历不仅塑造了开发者作为技术专家的成长之路，也丰富了他们的个人生活，让开发者们在不断挑战和创新中不断成长和进步。

AI技术的飞速发展确实为短剧创作领域带来了革命性的变化，它不仅改变了内容生产的流程，还深刻影响了创意的生成、角色的塑造以及观众的体验。我认为AI助力后的短剧领域将在以下几个方面定义创意并得到进一步发展： 创意的多元化与深度挖掘： AI技术可以通过分析大量的剧本、文学作品、观众反馈等数据，发现新的创意趋势和未被充分探索的故事线。通过机器学习算法，AI可以生成多种不同的剧本初稿，为创作者提供丰富的灵感来源，帮助他们跳出传统框架，探索更多元化的叙事方式。 角色塑造的个性化与深度： AI能够根据角色设定和剧情需求，自动生成具有深度和复杂性的角色背景、性格特征和行为模式，使角色更加立体和真实。通过分析观众对角色的喜好和反馈，AI可以不断调整和优化角色塑造，使其更加贴近目标观众的期望。 场景与画面的自动生成与优化： AI技术可以自动生成符合剧本氛围和情节发展的场景描述和画面构图，提高制作效率的同时，保持视觉效果的统一性和高质量。借助深度学习技术，AI还能对生成的场景进行细节优化，如调整色彩、光影、镜头运动等，以营造出更加逼真的视觉效果。 互动性与参与感的提升： AI技术可以应用于短剧的互动元素中，如通过自然语言处理技术实现观众与角色的实时对话，增强观众的参与感和沉浸感。借助AI算法，短剧可以根据观众的反馈和选择动态调整剧情走向，实现真正的个性化观看体验。 数据分析与精准营销： AI技术可以对观众的观看行为、喜好和反馈进行深度分析，帮助创作者和平台更好地了解目标观众的需求和偏好。基于这些分析结果，创作者可以调整创作策略，平台可以实施更加精准的营销策略，提高短剧的曝光度和观众满意度。 推动传统制作模式的创新与融合： AI技术并不是要取代传统的短剧制作模式，而是要与其相结合，共同推动短剧创作领域的创新与发展。通过AI与传统制作团队的紧密合作，可以创造出更多具有独特风格和深刻内涵的短剧作品，满足观众日益增长的审美需求。 综上所述，AI助力后的短剧领域将在创意的多元化与深度挖掘、角色塑造的个性化与深度、场景与画面的自动生成与优化、互动性与参与感的提升、数据分析与精准营销以及传统制作模式的创新与融合等方面得到进一步发展。这些变化将共同推动短剧创作领域的不断前进，为观众带来更多精彩纷呈的作品。

1、前往1024活动主会场进行活动体验，在评论区分享你完成的活动截图，并说说你对本次活动的建议 （注：活动截图）在1024程序员节这个特殊的日子里，我作为阿里云开发者社区的一员，积极参与了主会场的一系列精彩活动。对于本次活动，我有以下几点建议： 增加互动环节：虽然活动内容丰富，但我认为可以增加更多的互动环节，如在线问答、技术讨论等，以促进开发者之间的交流和合作。优化活动流程：在活动流程上，可以进一步优化报名、参与和奖励领取等环节，提高参与者的体验。加强宣传和推广：通过更多的渠道和方式宣传本次活动，吸引更多的开发者参与，共同营造更加浓厚的技术氛围。 2、前往1024活动主会场进行活动体验，在评论区分享你完成的活动截图，评选出你最喜欢的活动并说明原因 （完成活动截图） 在参与了一系列活动后，我最喜欢的活动是“1024.通义灵码征文”。这项活动面向多位行业专家和资深开发者，共同探讨通义灵码的最新趋势和应用实践。通过各行业专家的讲解和与同行的交流，我对通义灵码有了更深入的了解和认识。以下是我投稿的文章截图及链接：# 通义灵码史上最全使用教程：秀一秀AI编程新肌肉我之所以最喜欢这项活动，原因有以下几点： 内容丰富：征文涵盖了通义灵码的多个方面，让我能够全面了解通义灵码的最新进展。专家讲解：邀请了多位行业专家和资深开发者进行分享和讲解，他们的经验和见解对我非常有帮助。交流机会：与其他参与者的交流让我有机会了解不同公司的技术实践和挑战，拓宽了我的视野和思路。奖品多多：六重大奖等你带回家，覆盖各个阶段，无论你是菜鸟还是大佬，只要参与就会有奖励哦！总的来说，1024程序员节的活动为开发者们提供了一个相互交流、学习和分享的平台。通过参与这些活动，我不仅提高了自己的技术水平，还结识了许多志同道合的朋友。希望未来阿里云开发者社区能够继续举办更多类似的活动，为开发者们提供更多的学习和交流机会。

文旅问答机器人对话截图： 作为一名高级开发工程师，我对阿里云人工智能平台PAI和LLaMA Factory的结合使用体验非常满意。以下是我对这次体验的详细反馈： 1. 平台集成与易用性 PAI平台作为阿里云的人工智能开发平台，提供了从数据准备、模型训练、模型评估到部署的全链路支持。其界面设计直观，操作流程清晰，使得即便是初次接触的用户也能快速上手。LLaMA Factory作为开源的低代码大模型微调框架，与PAI平台的集成非常顺畅，无需复杂的配置即可实现大模型的快速微调。 2. 高性能与稳定性 在模型训练过程中，PAI平台展现出了卓越的性能。借助阿里云强大的计算能力，训练过程高效且稳定，大大缩短了模型迭代的时间。此外，PAI平台还提供了丰富的监控和调优工具，帮助开发者实时监控训练过程中的各项指标，确保模型能够稳定地达到预期的效果。 LLaMA Factory在微调过程中也表现出色。其低代码的特性使得开发者能够专注于模型本身的优化，而无需花费大量时间在代码编写和调试上。同时，LLaMA Factory集成了百余种开源大模型，使得开发者能够快速尝试不同的模型，找到最适合自己应用场景的微调方案。 3. 灵活性与可扩展性 PAI平台和LLaMA Factory都提供了高度的灵活性和可扩展性。在PAI平台上，开发者可以根据自己的需求定制数据预处理、模型训练和评估的流水线，支持多种数据格式和模型架构。LLaMA Factory则支持多种微调策略和参数调整，使得开发者能够根据自己的需求进行精细化的模型优化。 此外，PAI平台和LLaMA Factory都支持与其他工具和框架的集成，如TensorFlow、PyTorch等，为开发者提供了更多的选择和可能性。 4. 应用案例：文旅领域知识问答机器人 通过PAI+LLaMA Factory的组合，我成功地微调了Qwen2-VL模型，并快速搭建了一个文旅领域的知识问答机器人。这个机器人能够准确回答关于旅游景点、历史文化、交通方式等方面的问题，为用户提供了便捷、高效的咨询服务。 在使用过程中，我发现这个机器人不仅具备较高的问答准确率，还能够根据用户的输入进行智能的上下文推理，提供更加人性化的回答。此外，机器人还支持多轮对话和语音交互，大大提升了用户体验。 5. 总结与展望 总的来说，阿里云人工智能平台PAI和LLaMA Factory的结合为AI开发带来了全新的范式。它们不仅提供了高性能、高稳定的大模型工程化能力，还具备高度的灵活性和可扩展性，为开发者提供了更多的选择和可能性。 在未来，我期待PAI平台和LLaMA Factory能够继续优化和完善，支持更多的模型和场景，为AI开发者提供更加全面、高效的服务。同时，我也期待能够与其他开发者一起探索更多的应用场景和创意对话，共同推动AI技术的发展和应用。

作为一名父母，我对“AI”陪伴型玩具持有既期待又审慎的态度。以下是我对这一话题的详细看法： 对“AI”陪伴型玩具的看法 教育功能的潜力：AI陪伴型玩具通常结合了先进的人工智能技术和教育理念，能够为孩子提供定制化的学习辅导。这些玩具可以根据孩子的年龄、兴趣和学习进度，提供个性化的学习内容和互动方式，有助于激发孩子的学习兴趣和动力。 情感交流的尝试：虽然AI技术目前还无法完全替代人与人之间的情感交流，但AI陪伴型玩具在情感交流方面也在不断探索和进步。它们可以通过语音识别、自然语言处理等技术，与孩子进行简单的对话和互动，甚至在某些情况下能够识别孩子的情绪并提供相应的安慰或鼓励。 安全与隐私的考量：然而，AI陪伴型玩具也带来了一些安全和隐私方面的问题。这些玩具通常需要连接互联网，这增加了数据泄露和网络攻击的风险。此外，孩子的隐私也需要得到充分的保护，避免被不法分子利用。 家长陪伴的不可替代性：尽管AI陪伴型玩具在教育和陪伴方面具有一定的潜力，但家长的陪伴仍然是不可替代的。家长可以通过与孩子的互动，了解孩子的需求和想法，提供更为细致和个性化的关怀和支持。 是否会给孩子入手“AI”陪伴型玩具 在考虑是否给孩子入手AI陪伴型玩具时，我会综合考虑以下几个因素： 孩子的兴趣和需求：我会先了解孩子对这类玩具的兴趣和需求，确保它们能够真正吸引孩子的注意力并提供有价值的学习体验。 产品的质量和安全性：我会仔细研究产品的质量和安全性，确保它们符合相关的标准和要求。特别是对于那些需要连接互联网的玩具，我会特别关注其数据安全和隐私保护措施。 家长的陪伴与引导：即使给孩子入手了AI陪伴型玩具，我也会保持与孩子的互动和陪伴，确保他们在享受玩具带来的乐趣的同时，也能够得到家长的关怀和支持。同时，我也会引导孩子正确使用这些玩具，避免过度依赖或沉迷其中。 综上所述，我认为“AI+儿童陪伴”这一概念具有一定的潜力和价值，但也需要审慎对待。在选择和使用AI陪伴型玩具时，家长需要综合考虑孩子的兴趣、产品的质量和安全性以及家长的陪伴与引导等因素，以确保孩子能够在一个安全、健康、有趣的环境中成长。

作为一名旅游爱好者，我非常认同科技手段在运动旅行中的重要性。以下是我认为能够为运动之旅增添助力的一些前沿科技手段： 智能穿戴设备： 功能：监测心率、血氧、睡眠质量，记录运动数据（如步数、卡路里消耗、运动轨迹等）。助力：帮助旅行者实时了解自己的身体状况，预防运动过度或不足，确保运动安全。 外骨骼设备： 功能：增强人体力量，提供额外的运动支持。助力：对于徒步、登山、越野跑等运动，外骨骼设备可以显著减轻身体负担，提升运动表现。例如，始祖鸟与科技公司Skip联手推出的外骨骼长裤MO/GO，能减轻腿部负担并提供攀爬动力。 无人机： 功能：进行前方探路、拍摄记录、物资投放等。助力：在未知区域或复杂地形中，无人机可以提供重要的侦察和导航支持，同时记录旅行中的精彩瞬间。 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）技术： AR应用：在景区、主题公园等场所，通过手机或智能眼镜提供实景导航、AR互动、AR营销等服务。VR应用：提供虚拟的运动场景，如攀岩、滑雪、冲浪等。助力：增加旅行中的趣味性和互动性，让旅行者能够更深入地了解景点背后的故事和文化，同时享受虚拟运动的乐趣。 物联网技术： 功能：连接运动器材，实时监测运动数据，提供反馈和建议。助力：提升运动效果，让旅行者能够更科学地进行运动训练。例如，通过物联网技术连接的智能跑步机或智能攀岩墙，可以提供个性化的运动建议和反馈。 5G网络： 功能：提供高速数据传输能力。助力：让旅行者能够实时分享运动照片、视频和体验，增强社交互动性。同时，5G网络还可以支持远程医疗咨询和紧急救援服务，在旅行中遇到突发情况时提供及时的专业建议。 大数据与个性化推荐： 功能：分析旅行者的运动习惯和身体状况，提供个性化的运动建议。助力：帮助旅行者制定更合理的运动计划，避免运动伤害，提升运动效果。同时，根据旅行者的兴趣、偏好和历史数据推荐适合的运动旅游项目和路线，节省时间和精力。 综上所述，智能穿戴设备、外骨骼设备、无人机、AR/VR技术、物联网、5G网络以及大数据等前沿科技手段正在为运动旅行提供全方位的助力。它们不仅提升了旅行的安全性和便捷性，还增加了旅行的趣味性和互动性，让旅行者能够更深入地体验运动带来的乐趣和身心的放松。

（1）本书内容有亲自动手实践吗？请用图片展示任意一个AI助手的部署过程吧！部署过，都亲自实验了一下，以下是与AI助手的交互过程的截图： （2）10分钟内完成部署了吗？部署过程中觉得难点是什么？ 在理想情况下，如果所有环境都已准备好，并且代码已经过充分测试，10分钟内完成部署是有可能的。然而，在实际操作中，部署过程中可能会遇到以下难点： 环境配置：确保服务器或云主机上安装了所有必要的软件环境，这可能需要一些时间。代码调试：如果代码未经充分测试，在部署过程中可能会遇到各种bug，需要花费时间进行调试。网络问题：网络配置不当可能导致无法访问钉钉开放平台API或Docker镜像仓库。钉钉机器人配置：在钉钉开放平台上创建机器人并配置Webhook地址可能需要一些时间来熟悉流程。 （3）您认为这本书最大的亮点和最大的不足是什么？哪里需要保持，哪里需要改进？ 亮点： 提供了丰富的实践案例，让读者能够亲自动手部署AI助手。覆盖了多个场景（如网站、钉钉、微信公众号和企业微信），具有广泛的适用性。 不足： 可能缺乏深入的技术细节，对于某些高级开发工程师来说可能觉得内容过于浅显。部署过程中的一些潜在难点和陷阱没有充分讨论。 保持与改进： 保持实践案例的丰富性和多样性，同时增加一些深入的技术细节和最佳实践。对于部署过程中的难点和陷阱，可以提供更详细的解决方案或建议。 （4）畅所欲言：还期待哪些AI助手的需求场景呢？ 以下是我期待的一些AI助手的需求场景： 智能家居控制：通过AI助手实现智能家居设备的语音控制，提高生活便利性。医疗健康咨询：利用AI助手提供医疗健康咨询服务，解答用户的常见健康问题。教育辅导：开发AI助手作为教育辅导工具，为学生提供个性化的学习建议和辅导。客户服务自动化：在电商、金融等领域，利用AI助手实现客户服务的自动化，提高服务效率和质量。个性化推荐系统：基于用户的兴趣和行为数据，利用AI助手提供个性化的内容或产品推荐。 这些场景都充分利用了AI技术的优势，能够为用户提供更加便捷、高效和个性化的服务。

（2）没在现场，展示我的部署截图，如下： （3）除了云栖工坊目前提供的动手活动场景，我作为一名高级开发工程师，还非常期待能够实操以下几个场景： 边缘计算与物联网（IoT）集成场景：随着物联网设备的普及和5G技术的发展，边缘计算成为了处理海量实时数据、降低延迟的关键技术。我期望能在云栖工坊中搭建一个边缘计算平台，模拟从IoT设备数据采集、处理到云端同步的完整流程，体验如何在资源受限的边缘设备上实现高效的数据处理和智能决策。 大规模容器编排与Kubernetes实践：Kubernetes作为云原生技术的核心，其强大的容器编排能力对于构建弹性、可扩展的微服务架构至关重要。我希望能有一个实战场景，让我们亲手部署和管理Kubernetes集群，通过实战练习掌握服务发现、负载均衡、自动扩展、配置管理等高级特性，以及如何利用Helm、Istio等工具进一步增强集群的可靠性和可观测性。 AI模型训练与部署流水线：在AI领域，从数据准备、模型训练到部署上线的整个过程对于开发者来说既充满挑战又极具吸引力。我期待云栖工坊能提供一个端到端的AI流水线实践场景，包括使用TensorFlow、PyTorch等框架进行模型训练，利用Kubeflow等工具管理模型训练流程，以及将训练好的模型部署到云服务器或边缘设备上进行实时推理。这将有助于我们深入理解AI应用的生命周期管理。 无服务器架构（Serverless）实践：无服务器架构以其按需付费、自动扩展的特性，正在成为云原生应用的重要趋势。我希望能在云栖工坊中体验到基于AWS Lambda、阿里云Function Compute等无服务器平台的实战项目，了解如何编写无服务器函数、配置触发器、监控性能指标，并探索无服务器架构在Web服务、数据处理、事件驱动应用等方面的应用潜力。 安全加固与云原生安全实践：随着云计算和容器化技术的广泛应用，云原生安全成为了不可忽视的问题。我期待云栖工坊能设置一个安全实践场景，让我们学习如何在云环境中实施身份认证与授权、数据加密、网络隔离、漏洞扫描与修复等安全措施，以及如何利用云原生安全工具（如Istio的认证与授权功能、Kubernetes的安全策略等）来构建更加安全的云原生应用。

（1）目前正使用着99元套餐的ECS实例 我是如何使用它的： 开发测试环境： 我经常将这个ECS实例用作开发测试环境。它提供了足够的资源来运行大多数的开发测试任务，包括代码编译、单元测试、集成测试等。由于成本较低，我可以根据需要快速创建和销毁测试环境，大大提高了开发效率。 小型应用部署： 对于一些轻量级或小型的应用，如个人博客、小型网站等，我会选择将这个ECS实例作为它们的部署平台。这样不仅可以节省成本，还能享受到阿里云提供的稳定可靠的云服务。 个人项目实践： 在进行新技术学习或项目实践时，我也会利用这个ECS实例进行部署和测试。例如，尝试使用Docker容器化技术、Kubernetes集群管理等，都可以在这个实例上进行。

1. 试试体验：AI助手能够回答什么有趣的问题？ 2. 聊聊反馈：在创建部署AI助手的过程中，你的实际感受如何，遇到了哪些问题？有什么建议和反馈呢？ 实际感受：在创建和部署AI助手的过程中，我深刻体会到了从概念到实现再到优化的全过程挑战与乐趣并存。这个过程既需要深厚的技术功底，又需要对业务需求有敏锐的洞察力。每当看到AI助手能够准确、高效地回答用户问题，甚至在某些情况下展现出超出预期的创造性回答时，那种成就感是无可比拟的。 遇到的问题： 数据收集与清洗：高质量的数据集是训练优秀AI模型的基础，但在实际中，往往面临数据稀缺、标注不准确或含有噪声等问题。模型训练与优化：模型的选择、参数的调整、超参数的优化等都是技术挑战，需要反复试验和调试才能达到满意的效果。性能与资源平衡：在保证模型准确性的同时，还需要考虑其在不同设备上的运行效率和资源消耗，确保用户体验。伦理与隐私：在设计和部署AI助手时，必须严格遵守相关法律法规，确保用户数据的隐私和安全，避免伦理争议。 建议和反馈： 加强数据治理：建立完善的数据收集、清洗和标注流程，确保数据质量。持续学习与创新：AI领域发展迅速，应持续关注新技术和新方法，保持学习状态，不断优化模型。注重用户体验：在设计AI助手时，应充分考虑用户需求和使用场景，确保交互自然、流畅，提升用户满意度。强化伦理意识：在开发过程中，始终将伦理和隐私保护放在首位，确保AI技术的健康发展。团队协作与沟通：AI项目的成功离不开团队的紧密合作和有效沟通，应建立跨学科、跨部门的协作机制，共同推动项目进展。