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作为数字时代下强大的工具之一，视频直播已经切入了我们生活中各种领域。除了商业应用外，视频直播还可以带给用户丰富多彩、意想不到的体验，让人们通过直接参与其中来获得更加沉浸式、互动性更强的感受和体验。 在此次话题讨论中，阿里云用户询问了视频直播除了带货之外还有哪些创新玩法。作为人工智能语言模型，我将针对这个问题提出五款不同的玩法，并聚焦于其中的细节点及优劣势的分析。 实时互动教学 随着远程教育的火爆发展以及疫情期间线上课堂成为常态，视频直播也进入了教育行业，实时互动教学就因此而被广泛运用。 实时互动教学是指通过直播技术把老师和学生“屏幕面对面”地联络起来，支持一对一或者一对多的在线授课、答疑等服务。这里所说的实时互动主要表现在两个方面：一则是教师对学生实时互动解答疑难；二则是学生讨论、互推问题和答案，实现问答不周的自由交流。 相较于传统教育模式下的授课方式，实时互动教学更具灵活性。首先，在线上课程中出现紧急情况时，老师可以很快地得知，并进行会场调配。这样一来培训过程被高度优化，后期缩短多页手册编写与担心卡顿等风险才能表达信息的可能性。其次，在线上上传真实的互动方便教育资源共享，借助实时分享技术提供给全球用户考取知识经验的机会。 电台式主播 电台歌手喜欢在音乐生态里成为听众关系链上一个重要又中立的角色，他们通过主持节目口吐内心感受直奔人心从而获得了极大受众群体的青睐。同样，视频直播也极容易向当代社交环境上入驻电台主播。电台式主播广泛适用于娱乐或新闻报道肆意沉浸的多种场合。 以健身领域举例，运动员A将会作为下面推荐的“社区主播”。在直播过程中，运动员A将健身器材操作、心理调整等全方面知识作为话题内容分享给大家，并以问答形式解决观众对于专业问题的咨询。电台式主播不仅能够建立起如同音乐生态般纵深的主播与粉丝关系链条，还能吸引到更多平时没有关注他们的潜在用户。 视频直播游戏 除去热门游戏直播内容之外，综合性的视频直播突然迎来了鹤立鸡群的新玩法：推广口碑和卡牌类游戏。而此种玩法说服市场化运营成为较早开始进行探索的领域。 一款我所喜欢并有难度挑战的手机游戏《王者荣耀》就是一个好例子。不能否定的是，《王者荣耀》的受欢迎指数归功于这款游戏具备的优秀素质包括画风清晰流畅，开发团队尺度力度作者享誉，亮点无比多样。但它也离不开两位著名游戏主播吉米和原来民族。他们在游戏生态圈崛起，坚信自己的游戏体验和知名度能够帮助多人找到合适玩家与之互动，并构建出专属于他们群体的社区。 户外生活分享 户外活动已经成为年轻用户选择周末消遣、放松的主要方式。分享被业内称作是“最原始的社会”，视频直播为分享提供了技术上的支持。 我们钦定不久前举行的一份国际大型野外双脚摔跤比赛现场视频直播就为例。在这项全民运动碰撞中，在竞技过程中开始新晋自己千奇百怪想法，甚至是小说段落等旁支延伸内容，社交网络的概念便容易拓展为解谜或命题式玩法用以捕鱼刺激讨论和沟通。 跨界合作益智秀 颠覆传统思维并增加趣味性也是凭借数字时代下视频直播给事物注入力量应有的功效。随着市场需求的不断发展，跨领域公益实践项目已经成为当下很火热的一个方向。 作为国内最受欢迎的跨界合作益智秀《科学拓展》，视频直播也带给了它的辉煌开端。在节目中，通过实验、玩游戏等方式将你我的生活与科技进行绑定，并向观众提供更多见解和趣味体验。即便我们没有去参与其中，但是被身处其间所能看到/体会到的难得交融早已深深烙印于心。 总之，在这五款不同的玩法下，视频直播内容也变得丰富起来，满足了不同群体对于视觉、听觉感知需求的同时助力直播领域持续快速发展。 关于阿里云产品，放眼大健康行业：互联网+医疗借助音视频通讯技术资源，加上包含拔罐、耳针慢跑等项目的一站式服务平台 — 阿里云健康路人甲“讲述”。再如，用户靠着优质的商务原因岗位新英雄试水音场，结过十余次采购并获得粉丝反馈；或者是利用基于WebRTC技术的阿里企业就诊系统，实现全程线上医疗服务，受到天津长庚医院等机构的广泛使用。作为一个优质云计算平台品牌，在视频直播行业也能够扮演专业化和面向未来的角色，这些丰富多样的媒体解决方案都是由阿里云集其团队精华与甲乙丙逆水行舟思想汇聚成形。

作为一名开发者和技术爱好者，新技术浪潮的变革对我个人选择的影响是不可避免的。在这篇文章中，我将从学业、工作和编程三个方面来探讨它们分别带给我的碰撞和挑战。 学业专业与技术方向 随着时代的进步，岗位所需的技能集合也发生了巨大变化。因此，保持沟通并且接受新领域知识的更新至关重要。对于学校的教育而言，职场所需技能并非都获得应有的重视。毕业后我们未必能立刻首次进入到理想的行业，在一份跟自己期望出入过大的职业中进行调整、寻找新机会及扩宽自身视野正是一个优秀行业职业生涯的基石之一。 在我看来，新技术浪潮的变革，将深度地影响学业和职业选择。一方面，如果没有不断学习和拥抱新技术，就很容易留在市场淘汰的边缘；另一方面，若过分迷恋单一“高冷”技术也无法获得足够的市场机会。因此，我常常提倡并实际执行多元化学习以适应变化，并对所需求职培养符合自身意愿的组合技能。 在选择技术方向时要注意突出自己的特长和喜好，同时也要考虑有前景的领域。例如，在人工智能领域中，深度学习、计算机视觉等技术相对成熟且具有广阔的应用前景，可以作为重点技术学习；而图像处理、自然语言生成等新兴领域和技术则是未来潜力无限的领域，可以从事研究探索。总之，只有不断接受新知识，及时更新个人技能集才能永葆活力！ 编程工具使用 随着技术的发展，各种代码编辑器和IDE不断推陈出新，既有全家桶式的开发工具套装（如Pycharm, Webstorm），也有轻量级易上手的编码环境（如VS Code）。针对不同的开发任务，我们需要有精细的判断来确定哪些工具最适合我们的工作流程，解决我们遇到的问题并帮助提升效率。 对此，我个人非常喜欢使用 JetBrains 系列的开发工具。该套件提供全面而强大的代码扫描和推导功能，同时还集成了很多实用功能，如版本管理和终端命令可一键调用。其它工具还包括 Jupyter Notebook、Sublime Text 等，都有优劣之处需要结合自身需求选择。也许只有在不断尝试和变通中，我们才能找到最有效的编程方式。 大模型带来的机遇与挑战 近年来，在深度学习领域各种大规模语言模型走红，其中 GPT 和 BERT 模型更是备受关注。这些模型均采用基于 Transformer 架构的比较先进的序列建模技术，并通过海量数据进行一系列微调，解决了以往NLP任务中的多项难点问题，从而引起了社会瞩目，甚至重塑着整个 AI 行业日新月异的景象。 大规模预训练语言模型（PLMs）极大地简化和改变了文本处理类应用程序的工作方式并降低了实施门槛，但同时也带来了诸多的启示和挑战。在愈加复杂的编写过程中，可能会遇到高强度的架构/训练，模型压缩、优化和部署等难题；而在应用领域则需要对 PLMs 的能力、特性以及其他限制进行有效评估方案拓展。总体而言，PLM的崛起为近年来自然语言处理领域带来了巨大进步，并扩展至其他领域获得属性。 新技术浪潮不断涌现，也会不断推动市场变革与企业转型升级，开发者在这个时代中更需要具有创新意识与超前思维。我们必须及早关注一些重要且处于兴起（或已经成为主流）的技术潮流，并尝试预见未来的趋势。只有紧跟时代的步伐并铸造团队核心竞争力，在行业变局中抓住机会取胜！

参与部署过程中遇到的问题 在我进行实验部署的过程中，虽然整体操作流程较为简单明了，但依旧会存在一些小细节上的问题需要我们注意。 首先是对于“Secret Key”的设置上，由于本次实验使用了阿里云 Function Compute（FC）作为完成模型部署功能的工具，在创建 Service 时需要配置相应的 Secret Key。在这一步骤中，如果没有提前认真研读官方文档或未曾手动申请 AK 并授权，则会因权限不足等问题导致部署失败。解决方法是仔细按照文档获取并配置相应信息。 其次是在启动 Container 实例的同时，也必须要慎重设置端口映射关系，否则数据出/入的问题也可能引起运行错误。这一点同样需耐心仔细地观察演示视频和阅读相关教程进行调试。 最后呼吁大家一定要多加利用线上社区资源，特别是 Github 上包含源代码的仓库、针对本次活动的特别讨论帖，这些信息都非常有用且便捷。 整体活动流程优化建议 总的来说，我认为整个实验操作流程较为清晰简明，尤其是演示视频资源可谓足够详细。不过从我的角度来看，最终生成的图片与我们所期望得到的不完全一样，即存在浅显平淡、重复内容等问题。因此，在提高用户体验方面，我希望可以在创作的灵感和想象性方面进行更多突破：比如是否能将某种风格的图片自动生成器加入进去，甚至考虑引入优秀的文案搭配以使生成的图像更富表现力。 AIGC 领域和 Serverless 技术结合的可能性 Serverless 的做法能够解决传统部署方式的弊端：无需关注代码实现、环境配置等底层细节，开发者只需要集中精力编写核心逻辑即可；而 AIGC 技术强调的则是根据机器学习算法让计算机按照人类艺术家的规律完成相关任务。 把二者结合会有哪些新玩法呢？ 首先，可以考虑使用 Serverless 实现生成式艺术模型的真正效率提升。这是否意味着依靠函数计算等技术，AI 对于图片、文章、音乐创作将持续进化与降低门槛？相信对于大多数开发者和爱好者而言，这无疑是一个利好消息。 其次，在 AIGC 领域探索实时分析、自动制作等场景也是值得尝试的。例如在广告领域中，如何使数据处理更加高速、准确，以快速地为用户匹配适合的内容推荐？或者配合 VR 产品开发，让机器监测人类游戏方式并根据此可帮助上海案例展览设计出更符号观众胃口的游戏规则？ 总之，在新时代下利用云技术的全新思路做到“让工具通过学习和理解，变成解决问题的能手”，这是一个美好又有趣的愿景。感谢阿里云团队的指导和支持，期待看到更多精彩的领域融合和创新呈现！

随着云计算技术的飞速发展，越来越多的企业开始选择上云，并积极探索新的开发模式和工具。在这个过程中，如何有效地利用云上资源、省钱成为了不少开发者关注的重点之一。本文将从三个方面分享我在云原生时代下省钱的经验。 一、哪些云上资源是不可或缺的？ 弹性计算资源 弹性计算是阿里云最核心且最基础也是最常见的服务之一，包含ECS（Elastic Compute Service）等多种类型。作为每家企业整体运转的基石，人们可以通过它轻松实现横向和纵向扩张，应对突增访问量以及频繁变化的业务需求。 存储资源 存储由于其广泛应用而被大家所熟知了：无论是上传下载图片、处理客户端数据均需要使用到存储产品。AliyunOSS则是目前存储领域各类产品中最具核心优势的其中一个，该产品解决使对象级别、千亿对象无服务器定位读写、较好的跨区域传输智能选路，日志全链路警告等等问题, 性价比非常高。 数据库 数据：无论是用户在公共云上运行的基础架构或者工作流程，其关键特质之一就是依赖于各种类型的数据库服务提供商。阿里云也不例外，并习惯性积极地为开发和 IT 业务将各式关系型和非关系型数据库纳入生态环境中。 安全性 最后必须强调独立而完整的安全性保障措施方案所带来的云上资源价值意义，企业收获助大有帮助体现在相当于稳定、可靠与灵活等因素，以验证公司待机计划没有遭受重大网络攻击并可有效应对处置。 二、如何省钱购买云上资源？ 购买折扣资格套餐 选择预付费包可以享受较低的价格，并且可以获得更长的使用期限和更高的稳定性。根据实际需求购买一年或三年使用时间的优惠套餐，此类解决方案能够让你获得比每月支付更低的价格，也可以了解详细信息及用法做出自己的决策。 利用新人优惠政策和折扣活动 阿里云为新用户提供了很多优惠政策和折扣活动。例如，企业用户在注册后可以获得价值高达1000元的代金券。而对个人用户来说，则有月新增额度 200 元、指定产品门槛低至5元等拥有支付能力却没有现成主机数据支持需求的资深 IT 爱好者也可以尝试自然满足这方面的首次使用打包奖励。 使用附加服务节省开支 除了基本的弹性计算或存储资源，阿里云还提供了大量的附加服务，如负载均衡、内容分发网络（CDN）、防火墙、监控与告警等等。这些辅助服务可为开发者简化工作流程并帮助实现更快速、更安全的开发和运维过程。 三、您了解过云产品资源包吗？ 对每种场景都会存在不同类型的资源包 如果阁下需要购买 Amazon Web Services 或阿里云上截止日期之前进行与架构密集型情形，几乎肯定能找到相应的云产品资源包，通常将按照尽可能具体化标签分类并且以某一金额单位计费方式出售给你。例如，阿里云提供了不同类别的 ECS 包（如“轻量应用服务器”、“开发测试型”、“游戏专属型”等），这些资源包的特点是定价合理且性能足够适配各个场景。 节约费用，增加云计算使用率 相比较于单独采购每一个服务所需要花费的总和，选择某个厂商以该模式进行资源管理和运维更为节省，并企业开始零风险地推动数字化经验。同时，在针对创业团队等同批次朋友中建议额外试用一下白嫖、低质版本服务更似一种有效实践方式。 四、总结 在云原生时代下，弹性计算资源、存储资源、数据库和安全保障措施方案是非常重要的云上资源。为了节省成本，我们可以选择预付费套餐、利用优惠政策和折扣活动、学会使用附加服务；而通过购买云产品资源包也有助于进一步降低成本并提升效率。当然，我们也应根据具体需求来选择最符合自己业务场景的解决方案。

一、面向AI时代，产品如何用大模型重新升级？ 随着人工智能技术的快速进步，大规模深度神经网络已成为AI领域核心技术之一。在实际应用中，大模型也逐渐成为各个行业繁荣发展的标志性技术。 利用大模型进行全面改造是未来产品进化的必然趋势，尤其在自然语言处理(NLP)、计算机视觉和语音识别方面。人们通过使用大规模数据集，采用对特定场景下重新加权后并结合上下文环境做出决策等方式发掘数据价值，最终提高各种任务下的表现。 以食品安全溯源而言，引入OCR相关技术则可以通过收集各式货物编号信息进而依次纪录每一个批次/Batch码序列所对应的过程并形成一张具有完整历史记录的图示地图，样本巨负映射操作分成会极大优化精确查询反馈与商家/消费者之间的通信链路。 同时，在医疗互联网中，将基于大数据及大模型构建复杂问题解决系统，医生通过沙盒环境尽可能真实了解患者全面信息后智能而精确地做出诊断和治疗方案，更加贴心与专业。 总的来说，大模型技术在新兴领域为人们带来了许多实用可靠的解决方案。AI大模型未来还将成为各个行业重要的基础支撑技术，在提高效率、增强企业竞争力等方面发挥巨大作用。 二、阿里所有产品将接入大模型全面升级，你觉得这会带来哪些新的体验？ 阿里巴巴集团董事会主席兼CEO、阿里云智能集团CEO张勇曾表示：“通义千问”是自然语言处理方向上的开放式知识图谱平台，它基于自适应学习和强化学习构建一个统一可扩展的以问题为中心的反目搜索系统，并通过DNN进行良好性能优化，其潜力令人咋舌且至今已经得到广泛的推广应用。 该平台不同于常规QA 系统只解答相似的问题，它可以在相似场景下固有较深入的理解问题并给与用户极具针对性的回答。因此，阿里所有产品接入“通义千问”可以为客户端提供到极致优于业合查找历史信息的互动体验。 比如，在旅游预订领域，大多数搜索引擎或者OTA平台进行线上或线下广告营销及市场推荐，默认形成群众反馈较佳高峰活跃期。若将智能与人融合后则可构建一个专属能考虑用户各种背景因素、需求特征等问题以及对出行事件有更全面了解和管理的工具，并且结合阿 里大模型，可以实现用户自然语言提问，理解其需求并给出高质量的推荐方案。而且通过对历史交互记录和数据分析，系统还能够学习用户偏好并针对性地做出个性化推荐，从而让用户获得更加优质、便捷的服务体验。 除了旅游领域，阿里所有产品都有望享受“通义千问”带来的革命性变革。例如在电商领域，将AI大模型应用于搜索引擎中，可以为用户提供精准、快速的商品搜索，并根据用户购买历史、偏好等信息做出智能推荐。此外，在智慧物流方面，大规模深度神经网络技术可帮助企业建立高效准确的物流配送系统，提高物流运营效率，降低物流成本等。 三、对于个人而言，AI大模型将如何改变我们的生活？ 目前，尽管大多数人可能无法真正理解人工智能的工作原理，但是随着它逐渐走向普及，在人们日常生活中所起的作用也越来越大。由于全球疫情爆发，近段时间在线教育成为了一个热门话题，而AI大模型也在这方面发挥着积极的作用。 例如，在语音识别与自然语言处理技术基础上，智能在线教育系统相对于传统教学方式可以同时提供一对一及多人线上直播、录制视频等丰富场景课程选择，并可依托条件领悟完整阶段内优质讲师知识点并灵活调整上课时间地点。此外，在某些特定情境下，还具备实时辅助利器(如口语评测升级版、笔画跟写字体识别)等可能改变消费者生活理念及行为方式。 除了在线教育，AI大模型在其他领域也同样有所应用。例如医疗保健领域，AI技术已经在提高医疗服务水平、降低医疗风险、加速新药开发、个性化治疗等方面发挥了巨大的作用；在农业和环保领域中，通过大规模深度神经网络等技术解决现实问题，从而更好地保护我们珍贵的资源和环境。 总的来说，AI大模型正在逐步渗透到我们生活的方方面面，改变着我们的思维方式、行为习惯和个人态度。然而，无论是否理解AI技术的工作原理，每个人都应该认识到它所带来的广泛重要性，并积极拥抱未来。 四、你最想用AI大模型升级的产品是什么？会如何升级？ 对于AI大模型在各种产品中的应用，我们可以根据不同领域的需求进行具体分析和设想。例如，在智慧物流领域，可以通过AI大模型提升配送效率，在整个供应链上做出更精准的决策，并提高客户满意度和快递送达速度；在医疗保健领域，可通过AI大模型构建复杂问题解决系统，使医疗服务更加贴心和专业；在金融领域，可以利用AI大模型来降低欺诈风险、优化数据处理等，提高金融机构竞争力和用户体验。 我自己最想用AI大模型升级的产品是旅游预订平台。通过引入大规模深度神经网络技术，平台可以针对不同场景学习用户喜好和行为模式，从而做出智能的推荐和定制。例如，在用户进行度假预订时，系统可以分析用户所在地、时间、预算等信息，并结合外部环境因素如当季旅游热点和天气情况，提供个性化的旅行方案；还可以根据用户对餐饮、娱乐以及文化活动等感兴趣程度，给出更加精准的分享建议。 此外，随着VR技术逐渐成熟，AI大模型也可与之融合，为用户创造更加身临其境的体验。例如，在预订特定景区门票时，平台不仅可以为用户提供各种版本的VR介绍视频，还可以选择特定线路全景视图实现即席拓展深入探索服务，为用户留下深刻、愉悦的印象。 总的来说，AI大模型正在改变我们的生活方式和思维方式，未来将有无限可能。

我想要聊生成式AI话题，GPT-3或Stable Diffusion等大型AI模型是如何支撑生成式AI发展的。

问： “你们程序员一年挣不少钱吧？” 答： a=100000000000; b=100000000000; print a is b 输出为“True”

记得不支持

有权限可以

可以

可以

不能

会

可以

一星期

没有

不能

可以

不可以

是