不游泳的鱼鱼_个人页

通用大模型和垂直大模型各有优劣,在当前阶段都扮演着重要角色,我认为未来的发展趋势是二者相辅相成、融会贯通。

通用大模型的优势:

1. 广阔知识面,可覆盖多个领域,具备跨领域理解和生成能力。
2. 可迁移学习,在一个领域获得的知识可快速转移到其他领域。
3. 具备一定的推理和常识判断能力,可处理一些开放性问题。
4. 通过持续学习,可不断吸收新知识,扩展能力边界。

通用大模型存在的一些不足:

1. 无法在特定垂直领域提供专业级的精度和针对性能力。
2. 知识存在噪音和偏差,缺乏审核把关。
3. 推理能力和常识水平仍有限,存在一定缺陷。

垂直大模型的优势:

1. 深耕特定行业领域,专业知识储备充足,服务能力精准有力。
2. 通过人工筛选优质数据源,知识质量得到有效保证。
3. 更贴近真实应用场景,可提供高度针对性的解决方案。
4. 在特定领域内,往往拥有超越通用大模型的性能表现。

垂直大模型的不足:

1. 知识面和适用范围较为狭窄和局限。
2. 从头构建专业大模型的数据需求和算力成本极高。
3. 知识更新相对滞后于新兴领域的发展动态。

因此,我认为未来的发展趋势是通用大模型与垂直大模型的有机融合:

1. 以通用大模型作为知识底座,为众多垂直领域提供通用理解与生成的基础能力。
2. 针对特定垂直领域,构建专业大模型,通过微调赋予通用大模型行业知识和专业判断力。
3. 通过知识蒸馏等技术手段,垂直模型可不断反哺通用模型,促进其通用知识的持续完善。

这种"大模型+专家系统"的架构,可发挥通用大模型和垂直大模型的各自所长,实现优势互补。

当我们长期沉浸在某种不太愉悦的工作环境或方式中时,很容易形成惯性,即使有更好的选择存在,也难以主动改变。这种状态有以下几方面原因:

1. 心理惯性:长期做同一件事,形成了一种习惯和安全感,改变会带来一定不适应和焦虑感。我们天生倾向于选择熟悉的东西。

2. 精力投入:在原有工作模式下,我们已经投入了大量的时间和精力,改变意味着部分前期投入白白浪费。这让我们下意识抵触改变。

3. 未知恐惧:对于新事物,我们总是无法完全把控,存在一定风险和未知性,这让我们产生了一种恐惧感。

4. 变革成本:改变工作模式通常意味着要重新学习和适应,这需要付出额外的时间和努力成本。

要克服这种自我限制,建议可以从以下几个方面着手:

1. 摆正心态:改变虽然难,但有时是必须的,而且通常会带来更大的收益和成长。要学会放下对旧模式的执着。

2. 列出优势:把新模式可能带来的各种优势和好处列出来,时刻提醒自己。

3. 逐步适应:不要企图一蹴而就,可以先小范围尝试和实践,循序渐进地适应新模式。

4. 寻求支持:身边寻找同路人,互相支持,集体改变更有力量。

5. 保持开放:对新事物保持开放和好奇心态,勇于突破舒适圈。

我个人曾经也遇到过类似的情况。长期使用某一编程语言或工具时,虽然知道有更高效的替代品,但一时半会儿也换不过来。我的做法是先在日常生活中培养一种积极面对改变的心态,时常回想自己成长过程中所经历的各种转变,这些都给自己带来了新的机遇和收获。然后对想要转变的新事物保持开放和好奇心,不断了解和学习。最后逐步将新事物应用到实践中来,不断加深理解和实战,久而久之也就完全适应并习惯了。

改变固有模式虽然有一定的阻力,但只要我们摆正心态,保持开放和好奇心,逐步实践,就一定能够突破自我局限,拥抱更好的工作模式。

配置过程：
AI工具：通义万相
选择风格：治愈

使用体验：
工具的响应速度非常快，生成的图像质量极高，特别是对于光影和细节的处理，让我感到惊喜。整个体验不仅有趣，而且激发了我更多的创意灵感。

部署过程：
通过提供的链接访问了部署页面，点击进入操作平台。由于我之前已经使用过免费额度，这次我选择了“个人账号资源”进行部署。

在函数计算控制台，我选择了“应用”-“通过模板创建应用”，并在搜索框中输入“AI数字绘画stable-diffusion自定义模型版”快速找到了所需的模板。选中模板后，我点击“立即创建”，在接下来的页面中选择了“直接部署”方式，并保留了其他设置为默认。

我点击“创建应用”，在弹出的窗口中勾选了复选框，点击“同意并继续部署”，耐心等待应用部署完成。部署成功后，我点击了“WebUI域名”进入AIGC页面，但很快页面便成功加载。

使用体验：
尝试让AI帮我生成了描述未来城市的关键词，结果同样令人满意，图像充满了未来感和创新思维。整个体验过程不仅流畅而且极具创造性，让我对AI在艺术创作上的应用潜力充满期待。

总体感受：
阿里云函数计算FC的部署体验非常出色，操作简单，流程流畅，即便是技术小白也能轻松实现一键部署。这真正实现了AIGC技术的平民化，让每个人都能享受到自己部署AI应用的乐趣。我对这次体验感到非常满意，并期待未来能够探索更多基于Stable Diffusion的可能性。

使用过程：
上传图片后，我通过界面上的直观指引，轻松地圈选了人物作为保留区域。接着，我输入了Prompt，描述了我想要的雪山背景：“背景换成雪山。”

输出结果：
工具的处理速度非常快，生成的图片让我感到惊喜。人物现在仿佛真的站在了雪山之中，背景中的雪山细节丰富与人物完美融合。

体验感受：
工具的用户界面友好，操作简便，即使是像我这样的非专业用户也能快速上手。它不仅能够理解复杂的场景，还能够在保持原有图像元素不变的情况下，创造出全新的背景，大大拓宽了图片编辑的可能性。

使用体验：
ChatGLM模型的响应速度非常快，而且能够准确理解并回答我提出的各种问题。更令人印象深刻的是，通过LangChain集成的外部数据，模型的回答更加丰富和精准，充分展现了结合大数据和AI模型的强大能力。

在实际使用中，我发现ChatGLM不仅能够处理日常的对话任务，还能够根据集成的数据提供专业的建议和信息，这在处理一些需要特定领域知识的问题时表现得尤为突出。此外，整个部署和使用过程的文档支持非常完善，即使是初学者也能够轻松上手。

使用智能编程助手如通义灵码备战求职季是非常靠谱的，并且可以显著提升求职者的准备效率和质量。以下是一些深刻的经验和心得：

1. 效率提升：智能编程助手能够快速生成代码，这大大减少了编写时间，让我可以将更多时间用在理解和优化算法上。

2. 错误检测与修复：编程中难免会有疏漏，智能助手的错误检测功能帮助我及时发现并修复问题，这对于准备面试中的编程练习非常有帮助。

3. 学习资源：通义灵码提供的精选面试模拟题和编程难题解析，是宝贵的学习资源。它们帮助我更好地理解面试中可能遇到的问题，并提前做好应对策略。

4. 实战演练：通过智能助手生成的代码，我可以进行实战演练，这有助于我在真实的面试环境中更加从容不迫。

5. 算法优化：智能助手不仅能生成代码，还能提供优化建议，帮助我学习如何写出更高效、更优雅的代码。

6. 个性化学习：智能助手可以根据我的学习进度和风格提供个性化的指导和建议，这使得学习过程更加贴合个人需求。

7. 持续进步：即使在求职季之外，智能编程助手也是持续提升编程技能的好帮手。它可以作为日常工作中的辅助工具，帮助我保持技术的前沿性。

8. 信心增强：通过使用智能助手，我在面对复杂问题时更有信心，因为我知道即使遇到难题，也有工具可以协助我找到解决方案。

9. 适应新技术：随着人工智能技术的不断发展，适应和掌握这些新技术对于技术人员来说越来越重要。使用智能编程助手可以帮助我保持对最新技术的敏感度。

10. 社区和网络资源：智能助手通常与庞大的开发者社区和网络资源相连，这为我提供了一个学习和交流的平台。

总之，智能编程助手是一个强大的工具，它不仅可以帮助我在求职季中提升表现，还能够作为我职业发展道路上的持续助力。我强烈推荐所有准备求职的技术人尝试使用这类工具，以提升自己的竞争力。

在节日的喧嚣中，每个景点都挤满了游客，这让我们拍摄的照片常常被人群所干扰。然而，借助先进的AI修图技术，我们可以轻松地从照片中移除多余的人影，一键还原那些被打扰的美景。这种智能工具不仅简化了我们的后期修图，还让我们能够迅速分享那些完美无瑕的瞬间。
原图：

去掉人群和远处的高楼

1、部署过程：
根据 https://developer.aliyun.com/topic/june/threed这里的活动指引，很容易就上手部署了。可以先开通免费试用的资源包，这样体验过程就不会产生费用。

2 使用体验
我被3D卡通头像生成的多样性和个性化选项所吸引，用户可以根据自己的喜好调整头像的各个细节，从发型到服装，每一个选择都让头像更加贴近用户的个性。生成的头像质量高，细节丰富，无论是用于社交媒体还是个人项目，都显得非常专业。这次实践不仅提升了我的技术实践能力，也让我对云服务的潜力有了更深的认识

1. 大模型在不同难度题目上的表现差异:

• 大模型在简单题上有较高的准确率,说明它们在基础知识和理解方面还是比较出色的。
• 但在中档题目上表现一般,说明大模型在复杂问题的分析和综合运用能力仍有待提高。这可能是大模型在解决数学问题时的一个主要瓶颈。

2. 稳定性和一致性:

• GPT-4o和Qwen-72b在两次测试中表现都比较稳定,说明它们相对其他模型而言更加可靠和一致。
• Qwen-72b连续两次超过GPT-4o,这可能表明它在数学建模和推理能力上略有优势。

3. 对比和差距:

• 即使表现较好的模型,在高考数学的考试环境下也还有一定差距,还需要不断提升。
• 我们应该关注大模型在特定领域和任务上的局限性,持续改进和优化。

这个评测结果给我们一些有价值的启示:一方面,大模型在基础知识和简单问题上的强项值得肯定;另一方面,在复杂问题解决和综合能力上仍有较大提升空间。我们需要持续关注和研究大模型在不同领域的表现,以推动其不断进步,为未来的各种应用场景做好准备。

我认为可以从以下几个方面来提高编码效率,减少调试时间:

1. 提高代码可读性和可维护性：编写易于理解和维护的代码是提高效率的基础。可以采用良好的命名习惯、模块化设计、注释规范等方法,使代码结构清晰,逻辑更加透明。这样不仅可以减少调试时间,也有利于将来的代码维护。

2. 养成良好的编码习惯：养成编写单元测试、及时进行代码审查、遵循编码规范等良好习惯,可以在编码过程中尽早发现并修复问题,避免在后期调试时浪费大量时间。

3. 合理运用自动化工具：利用代码检查工具、持续集成工具等,可以在编码过程中及时发现代码质量问题,并自动进行单元测试、构建部署等操作,大幅提升开发效率。

4. 持续学习和实践：保持对新技术的学习热情,并在实际项目中大胆尝试运用。同时,要善于总结每一次编码实践,找出问题所在,持续改进个人的编程能力。

5. 培养团队合作和沟通能力：与团队成员保持良好的沟通,及时发现并解决问题,能够大大减轻调试的负担。同时,也要善于向他人寻求帮助,相互交流经验。

提高编码效率和减少调试时间需要从多方面入手,需要我们在实践中不断总结和优化。希望以上建议对您有所帮助,祝您编程顺利!

1. APP开发的主要步骤包括:
(1) 需求分析和设计:确定APP的功能、界面设计、交互逻辑等。
(2) 前端开发:使用移动开发技术(如iOS、Android、React Native等)开发APP的用户界面和交互逻辑。
(3) 后端开发:开发支撑APP运行的服务端系统,如API接口、数据存储等。
(4) 测试与调试:对APP的功能、性能、安全性等进行全面测试,并修复问题。
(5) 打包发布:将APP打包成安装包,并上传至应用商店如App Store、Google Play等。
(6) 运营管理:监控APP的运行状况,并根据用户反馈进行持续迭代优化。

完成上述步骤后,开发者即可将APP发布在应用市场供用户下载安装使用。不同的应用市场有自己的审核要求,开发者需要按要求提交应用信息和安装包进行审核,待通过审核后即可正式发布上线。

2. 在阿里云上实现一站式App的开发、测试、运维、运营等,整体上体验较好:

• 开发效率高:阿里云提供移动研发平台EMAS,集成了多种移动技术SDK,可以快速集成开发,降低开发成本。
• 部署便捷:通过云效可以搭建持续部署工作流,代码更新一键部署到服务器,提升部署效率。
• 运维成本低:可以管理发布包版本,自动推送更新到用户,降低运维工作量。
• 测试完善:可在云上进行自动化测试和真机模拟测试,提高测试覆盖率。

1. 如何降低日常业务中断的风险，比如停机发布，单机故障等？

• 使用负载均衡(SLB)作为统一入口,分发流量到后端多台ECS服务器。当某台ECS故障时,负载均衡会自动将流量转发到其他可用ECS,确保业务持续运行。

• 将数据库部署在RDS高可用集群,实现主备切换和自动容灾备份,避免单点数据库故障导致的业务中断。

• 部署 ECS 服务器跨多个可用区,即使某个可用区故障,业务仍然可以在其他可用区正常提供服务。

• 使用自动弹性伸缩策略,根据实际流量动态调整ECS资源,确保应用能始终有足够的计算资源支持。

这种高可用架构能有效降低单点故障风险,提高整体系统的可靠性和可用性,确保业务稳定运行。

2. 如何提升应用服务的负载均衡能力？
使用应用型负载均衡来提升应用服务的负载均衡能力:

• 应用型负载均衡能自动检测后端ECS服务器的健康状态,及时剔除故障节点,将流量调度到可用的服务器。

• 应用型负载均衡支持基于URL、域名等多维度的流量分发策略,可以针对不同业务类型进行更细粒度的负载均衡。

• 应用型负载均衡拥有强大的性能处理能力,能支持海量并发访问,确保应用服务的高响应能力。

• 应用型负载均衡支持自动弹性伸缩,可根据实时流量情况动态调整后端ECS资源,提高系统的整体承载能力。

• 应用型负载均衡还具备主备切换、流量监控等丰富的管理功能,方便运维人员进行业务监控和故障排查。

记忆中的夏天总是那么美好。我穿着花裙子，在乡间的小路上追逐着蝴蝶。稻田边，我赤着脚，感受着泥土的柔软和夏日的清凉。夕阳的余晖映照在我脸上，那是童年最快乐的时光。

Prompt：
"绘制一个小女孩在夏日傍晚穿着花裙子在乡间小路上追逐蝴蝶的怀旧画面，周围是郁郁葱葱的稻田，背景是落日的余晖。"

新做的小项目，需要添加记录日志，手动添加不仅耗时，而且容易遗漏关键信息。这时用，通义灵码AI代码助手发挥了巨大作用。

我通过描述需求：“为现有程序的关键函数增加日志输出。” 通义灵码迅速理解了我的需求，并提供了一个日志配置用于把日志记录到文件。这个过程不仅节省了我编写样板代码的时间，还通过其智能推荐系统帮助我优化了代码结构。

接着，我需要为程序增加一个新功能：根据现有代码，新增一个功能。我向通义灵码描述了这一需求，它不仅生成了新的功能代码，还提供了与现有系统集成的建议。这个新功能的实现，让我能够更快地迭代产品功能，提高开发效率。

使用通义灵码AI代码助手的整个过程非常流畅，它不仅提高了我的工作效率，还保证了代码质量。通过智能推荐和自动化生成代码，显著提升了我的开发体验。我强烈推荐其他开发者尝试使用这类工具，以提高工作效率和代码质量。

使用阿里云函数计算FC一键部署ComfyUI绘画平台的主要优势如下:

1. 快速部署

   • 函数计算FC提供了一键部署的功能,开发者可以快速将ComfyUI部署在云端,无需繁琐的环境搭建和配置过程。

2. 弹性扩展

   • 函数计算FC具有弹性伸缩的能力,可根据业务需求自动调配计算资源,确保在高并发场景下也能提供稳定的服务。

3. 低运维成本

   • 函数计算FC完全由阿里云管理和维护,开发者无需关心底层基础设施,大幅降低了运维成本。

4. 安全可靠

   • 函数计算FC提供了完善的安全体系,包括身份认证、访问控制、加密等,确保应用系统的安全性。

5. 与阿里云生态融合

   • ComfyUI部署在函数计算FC上,可以无缝地连接阿里云其他服务,如对象存储OSS、日志服务SLS等,实现丰富的业务场景应用。

理论上讲，二维码的容量非常巨大，几乎不可能达到“用尽”的情况。这是因为二维码的大小和复杂度是可变的，可以根据需要存储的信息量调整。一个标准的QR Code最多可以存储大约7089个数字字符或4296个字母字符，或者1852个中文字符，但这只是单层编码的情况。通过引入纠错编码和其他高级编码技术，存储容量还可以进一步扩大。此外，二维码的版本（从1到40）和纠错级别（从L到H）的不同组合，使得二维码的数量近乎无限。

二维码的生成并不是基于预先分配的有限资源池，而是根据具体需要动态生成的。这意味着只要有足够的空间去容纳更大的二维码，就可以存储更多的信息，不会像电话号码或网络域名那样面临有限资源分配的问题。
所以二维码的使用不会像电话号码或网络域名那样遭遇资源**枯竭的风险，至少在可预见的未来是如此。

推测2024年AI技术可能在以下几个新领域产生了重大影响，并带来了一些颠覆性的变化：

1. 医疗健康：AI在医疗领域的应用可能会进一步深化，包括但不限于个性化医疗、疾病早期诊断、药物研发加速、精准手术辅助等方面。AI系统通过分析庞大的医疗数据，为患者提供更加精准的治疗方案，同时也能辅助医生做出更快速、更准确的判断。

2. 教育：教育领域可能会看到更多AI驱动的个性化学习平台，这些平台能够根据学生的学习习惯、进度和能力，自动调整教学内容和难度，实现因材施教。此外，AI也可能被用于智能辅导、语言学习和虚拟实验室等，为学生提供更加丰富、互动的学习体验。

3. 环境保护与气候变化：AI技术在监测环境变化、预测自然灾害、优化能源分配和促进可持续农业等方面的应用可能会有突破。通过分析卫星图像、气候数据和生物多样性信息，AI可以帮助科学家更准确地预测和应对气候变化带来的挑战。

4. 金融科技：AI在风险管理、欺诈检测、个性化金融服务和自动化投资顾问等方面的作用将进一步增强。这不仅提高了金融服务的效率，也为消费者提供了更加个性化的财务规划和投资建议。

5. 智慧城市：AI技术在城市规划、交通管理、公共安全和资源分配等方面的应用将推动智慧城市的发展。例如，智能交通系统可以有效缓解交通拥堵，而AI驱动的能源管理系统则能优化城市的能源使用效率。

6. 制造业与供应链管理：AI和机器学习在智能制造、预测性维护、供应链优化中的应用将更加广泛。通过实时数据分析，企业可以提前预测需求、优化库存管理和生产线效率，从而降低成本并提高响应速度。

7. 娱乐与创意产业：AI在音乐、电影、游戏制作以及内容个性化推荐方面的应用可能带来更多创新。例如，AI生成的内容（如音乐、剧本、艺术品）可能会成为主流，同时也为用户带来更加个性化和沉浸式的娱乐体验。

8. 法律与伦理：随着AI在各个行业的渗透，其带来的法律与伦理问题也日益凸显，如数据隐私、算法偏见、责任归属等。2024年可能会看到更多国家和地区出台相关的法规来规范AI的使用，同时，AI伦理的研究和讨论也会更加深入。

我认为图像生成类应用应该具备以下一些功能来更好地满足创作需求:

（1）多样化的生成风格选择。不同创作者有不同的审美偏好,应该提供多种绘画风格选择,如写实、漫画、水彩、油画等,让用户可以根据自己的创意需求选择合适的风格进行创作。

（2）细节调控能力。除了整体风格,用户还应该能够对生成图像的细节进行微调,如调整色彩、光影、物体比例等,以达到预期的创作效果。

（3）创意激发功能。提供一些创意启发,如根据关键词生成多种创意草图供选择,或根据用户输入的文字描述生成相应的图像,帮助用户快速找到创作灵感。

（4）协同创作能力。支持多人实时协作编辑同一张图像,便于团队合作进行创作。

（5）丰富的素材库支持。除了文本到图像的功能,还能提供大量高质量的图像素材库,供用户进行二次创作和合成。

1. 个人写作和创作效率提升:

   • 使用Langchain将大语言模型与知识图谱、文档数据库等集成,在创作过程中能够快速检索相关信息,并生成更有洞见的内容。
   • 结合llamaIndex,可以建立个人知识库,通过语义索引快速检索想要的信息,大幅提升写作效率。
   • 利用fastgpt优化模型推理性能,能够在对话或实时分析场景中获得即时响应,让创作过程更加流畅。

2. 企业级知识管理和问答系统构建:

   • 借助Dify,企业可以轻松构建大规模的知识图谱,并使用语义搜索为员工提供快速、准确的问答服务。
   • 结合llamaIndex的可扩展性,能够管理海量的企业文档和数据,并提供智能问答、文本摘要等功能,大幅提升工作效率。
   • 使用百炼一站式AI开发平台,企业可以快速部署和迭代AI系统,无需关注底层基础设施的管理。

3. 个性化AI助手开发:

   • 利用Langchain,开发者可以轻松将大语言模型与各种应用服务集成,构建出特定领域的个性化AI助手。
   • 结合fastgpt的性能优化功能,这些助手能够在对话式交互中提供即时响应,为用户带来流畅自然的体验。
   • 通过Dify和llamaIndex提升可扩展性,助手能够管理海量的个人化数据和知识,持续优化服务质量。