php 禁止电脑访问网站,河南省建设厅执业资格注册中心网站,重庆企业网站推广平台,上海有名的猎头公司文章目录 1、实际工作或学习中用过哪些Ai工具1.1、AI编程1.2、AI对话聊天1.3、AI图像工具1.4、AI办公工具 2、谈谈你知道的AI领域的一些常见词汇及其含义的理解#xff1f; 例如AIGC、LLM、DeepLearning分别是什么意思#xff1f;2.1、AIGC#xff08;Artificial Intelligen… 文章目录 1、实际工作或学习中用过哪些Ai工具1.1、AI编程1.2、AI对话聊天1.3、AI图像工具1.4、AI办公工具 2、谈谈你知道的AI领域的一些常见词汇及其含义的理解 例如AIGC、LLM、DeepLearning分别是什么意思2.1、AIGCArtificial Intelligence Generated Content生成式人工智能2.2、LLMLargeLanguage Model大语言模型2.3、深度学习DeepLearning2.4、神经网络NeuralNetwork)2.5、NLPNaturalLanguageProcessing自然语言处理2.6、PromptEngineering提示词工程2.7、Token (词元)2.8、Embedding嵌入)2.9、微调Fine-tuning2.10、多模态Multimodal)2.11、检索增强生成RAG 3、你觉着DeepSeek相比于其他大模型的优势有哪些?4、你认为DeepSeek有什么缺点5、为什么DeepSeek经常出现服务器繁忙的问题6、怎么解决DeepSeek服务器繁忙的问题7、本地部署大模型有什么优缺点如何部署本地大模型优点分析缺点分析部署本地大模型 8、假如某公司想使用大模型实现智能问答或代码增效但有担心其内部的数据隐私泄漏该如何解决技术路线演进建议 9、在微服务项目中如何实现智能客服10、SpringBoot项目如何实现流式内容输入结果给前端用户?11、有没有了解过智能体什么是智能体智能体什么优点11.1、智能体的定义11.2、智能体的显著优势11.3、智能体的应用场景11.3.1、虚拟型智能体11.3.2、物理型智能体11.3.3、混合型智能体软硬件结合 11.4、智能体的核心价值总结 12聊聊你对于AI的看法你觉AI可以取代程序员吗12.1、对AI的看法12.2、AI无法取代程序员的核心原因12.3、未来程序员的核心竞争力12.4、AI与程序员的共生关系类比“汽车与马车夫”12.5、给程序员的建议12.6、结论 1、实际工作或学习中用过哪些Ai工具 AI工具集https://ai-bot.cn/ 1.1、AI编程
Github Copilot由 GitHub 与 OpenAI 合作开发它基于 OpenAI 的 GPT 技术借助大量的开源代码数据进行训练为开发者在编码过程中提供智能代码补全建议。该工具支持多种主流的集成开发环境IDE如 Visual Studio Code、JetBrains 系列等。提供免费试用之后需要订阅付费有不同的套餐可供选择。Cursor是一款专门为 AI 编程设计的集成开发环境IDE深度集成了 AI 能力旨在通过 AI 提高开发者的编码效率提供了诸如代码编辑、智能提示、代码生成等一站式的编程体验。有免费版本提供基本的功能同时也有付费版本解锁更多高级功能。通义灵码是阿里云基于通义大模型研发的 AI 编程助手它不仅可以辅助代码编写还具备代码解释、代码审查、智能问答等功能支持多种开发工具集成。目前提供免费使用未来可能会根据不同的服务和功能推出付费计划。Trea.ai这是一个相对较新的 AI 编程工具专注于提供智能代码搜索和代码生成功能帮助开发者快速找到和生成所需的代码片段。具体价格策略可能会根据其发展和市场情况进行调整早期可能会有一些免费试用或优惠活动。
特性GitHub CopilotCursor通义灵码Trea.ai开发公司GitHub微软Cursor 团队阿里云Trea.ai 团队核心功能代码生成、补全代码生成、重构、优化代码生成、补全、优化代码审查、优化适用人群开发者、团队个人开发者中文开发者、团队专业开发者、团队支持语言多语言多语言多语言中文优化多语言生态系统强大较小国内生态专注代码审查价格付费10美元/月免费免费试用视具体方案而定 1.2、AI对话聊天 DeepSeek、微信、硅基流动、纳米搜索、秘塔搜索……十种不同方法实现DeepSeek使用自由
1.3、AI图像工具 1.4、AI办公工具 2、谈谈你知道的AI领域的一些常见词汇及其含义的理解 例如AIGC、LLM、DeepLearning分别是什么意思
2.1、AIGCArtificial Intelligence Generated Content生成式人工智能
解释用人工智能生成各种形式的内容文字、图片、视频、代码等
例子ChatGPT写文章、Midjourney生成图片。
2.2、LLMLargeLanguage Model大语言模型
解释能理解和生成自然语言的巨型AI模型通过海量文本训练。
例子GPT-4、Claude、DeepSeek、文心一言、通义干问。
2.3、深度学习DeepLearning
解释模仿人脑神经网络结构的机器学习方法需要大量数据和算力。
例子图像识别、语音转文字。
2.4、神经网络NeuralNetwork)
解释由多层虚拟神经元组成的计算模型AI学习的基础架构。
2.5、NLPNaturalLanguageProcessing自然语言处理
解释让计算机理解、生成人类语言的技术。
应用机器翻译、情感分析。
2.6、PromptEngineering提示词工程
解释通过优化输入指令Prompt让AI输出更符合需求。
例子用请用小学生能理解的语言解释量子力学替代解释量子力学
2.7、Token (词元)
解释AI处理文本的最小单位可能是一个词、一个字或符号。
例子英文中ChatGPT会被拆分为[“Chat”“G”“PT”]3个Token。
2.8、Embedding嵌入)
解释将文字、图片等数据转化为计算机能理解的数字向量。
作用让AI理解不同数据之间的关联性。
2.9、微调Fine-tuning
解释在预训练好的大模型基础上用特定领域数据二次训练。
例子用法律文书数据微调GPT打造法律顾问AI。
2.10、多模态Multimodal)
解释能同时处理文本、图像、语音等多种类型数据的AI。
例子GPT-4V可以分析图片内容并回答问题。
2.11、检索增强生成RAG
解释对大型语言模型输出进行优化使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。
例子RAG广泛应用于各种自然语言处理任务包括问答系统、知识图谱构建、智能客服等能够显著提升大模型在实际业务场景中的表现。
更多更专业的名词可参考Spring AI Alibaba 项目的介绍Chat Client里面有可运行的代码工具(Function Calling)向量存储(Vector Store)
3、你觉着DeepSeek相比于其他大模型的优势有哪些?
我觉着DeepSeek相比于其他大模型的优势在于以下几点
1、强大推理能力和更精准的回答能力DeepSeek拥有极强的推理能力相比于其他大模型更善于思考和推理用户问题想了解的答案因此在后续回答时能够也能够获得想要的结果更精准
2、使用简单使用DeepSeek无需专业的提示词只需要使用简单的提示词就可以获得想要的结果
3、性价比高单位token成本可能低于同类国际模型。
4、开源和可定制性强DeepSeek开源了模型权重开发者可以根据自己的型进行定制和优化。
5、中文支持更好对中文语义理解和生成可能更符合本土语言习惯。
PS除此之外DeepSeek还有其他的一些优点例如对硬件的要求较低并且不需要巨量的训练数据等。
4、你认为DeepSeek有什么缺点
DeepSeek目前主要的缺点有以下几个
1、服务不稳定经常出现服务器繁忙请稍后再试。“的提示导致服务不可用 访问量大攻击多 2、功能较少暂不支持生成图片、音频、视频等功能。
3、多模态能力相对较弱DeepSeek在多模态任务如图像理解方面未做专门优化仍有一定的短板。
5、为什么DeepSeek经常出现服务器繁忙的问题
导致DeepSeek服务器繁忙的原因主要有以下两个
1短时间内大量请求访问DeepSeek服务导致压力过大。
2持续有大量非法攻击导致DeepSeek服务不可用。
6、怎么解决DeepSeek服务器繁忙的问题
解决DeepSeek服务器繁忙的解决方案有以下两大类
1、本地部署DeepSeek因为本地部署对硬件要求极高因此大部分电脑都只能使用蒸馏版的DeepSeek功能和效率相比满血版有一定的阎割它的优点是数据隐私性较好但对本地硬件要求较高。
2、使用第三方DeepSeek也就是第三方在其自己的高性能服务器上部署了DeepSeek满血版然后提供给用户使用例如以下这些
国家超算互联网平台https://chat.scnet.cn/#/home字节旗下的火山引擎https://console.volcengine.com/ark/硅基流动https://cloud.siliconflow.cn/models360纳米AI搜索https://bot.n.cn/秘塔AI搜索https://metaso.cn/百度云https://cloud.baidu.com/腾讯云https://lke.cloud.tencent.com/lke/#/trialProduct阿里云https://bailian.console.aliyun.com/
更多平台可查看满血版DeepSeekDeepSeek、微信、硅基流动、纳米搜索、秘塔搜索……十种不同方法实现DeepSeek使用自由
7、本地部署大模型有什么优缺点如何部署本地大模型
优点分析
隐私性高数据都在本地不用担心泄露问题对于一些敏感数据处理来说这是最大的优势。
稳定性强不受网络影响只要电脑不坏模型就能稳定运行不用担心中途卡顿或者断线。
可定制性强可以根据自己的需求进行调整和优化想让它做什么功能就做什么功能灵活性很高。
缺点分析
硬件要求高大模型对电脑的性能要求不低如果电脑配置不够可能会运行很卡甚至跑不起来。
部署复杂对于小白来说一开始可能会觉得有点复杂需要安装各种东西还得配置参数不过只要按照教程来其实也没那么难。
维护成本高如果模型出了问题可能需要自己去排查和解决不像在线工具有问题直接找客服就行。
部署本地大模型
在本地部署DeepSeek只需要以下三步
1、安装 Ollama。
2、部署DeepSeek。
3、使用DeepSeek这里我们使用ChatBox客户端操作DeepSeek此步骤非必须)。
Ollama、DeepSeek和ChatBox之间的关系如下
Ollama是大管家负责把DeepSeek安装到你的电脑上。DeepSeek是超级大脑住在Ollama搭建好的环境里帮你做各种事情。ChatBox是聊天工具让你更方便地和DeepSeek交流。
1安装ollama
Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具。它的主要作用是帮助用户快速在本地行大模型简化了在Docker容器内部署和管理大语言模型LLM的过程。 PSOllama就是大模型届的Docker Ollama 优点如下
易于使用即使是没有经验的用户也能轻松上手无需开发即可直接与模型进年互。
轻量级代码简洁运行时占用资源少能够在本地高效运行不需要大量的计资源。
可扩展支持多种模型架构并易于添加新模型或更新现有模型还支持型文件无需重新启动即可切换不同的模型具有较高的灵活性。
预构建模型库包含一系列预先训练好的大型语言模型可用于各种任务。
点击应用就会运行Ollama此时在你电脑状态栏就可以看到Ollama的小图标测试Ollama有没有安装成功使用命令窗口输入ollama-v指令能够正常响应并显示Ollama版本号就说明安装成功了。
2、部署DeepSeek
命令框运行 ollama run deepseek-r1:7b 即可。
8、假如某公司想使用大模型实现智能问答或代码增效但有担心其内部的数据隐私泄漏该如何解决
公司使用大模型实现智能问答或代码增效时数据隐私保护的解决方法
本地部署考虑将大模型部署在公司的私有服务器上而不是使用云端服务。这样可以确保所有处理的数据都留在公司内部网络中减少了通过互联网传输敏感信息的风险。 智能问答支持的模型是最多的例如OpenChat、DeepSeek、qwen2.5等。代码提示支持的模型有qwen2.5-coder、deepseek-coder等。 数据脱敏对于必须上传到云端进行处理的数据在发送前先对其进行脱敏处理。比如去除个人信息、加密敏感字段等方法来保护原始数据不被泄露。建立专用模型如果条件允许的话可以基于开源的大模型框架训练一个专属于自己的小规模版本。虽然这可能需要更多的资源投入和技术支持但是能够更好地控制数据流并根据具体需求定制化功能。签订保密协议与提供AI服务的第三方供应商签订严格的保密协议明确双方关于数据保护的责任和义务。同时也要了解清楚服务商的安全措施是否符合行业标准以及法律法规要求。加强访问控制无论是本地还是云环境都应该设置合理的权限管理机制限制只有授权人员才能访问相关系统及数据。定期审计对整个系统的安全性进行定期检查和评估及时发现并修复潜在的安全漏洞。此外也可以考虑引入外部专业机构来进行独立的安全审查。教育员工提高员工的信息安全意识让他们明白保护客户和个人信息的重要性并且知道如何正确地处理敏感资料。 以上为简单回答下面更偏技术
1、数据隐私保护技术
数据加密与匿名化 对输入模型的敏感数据进行加密存储和传输采用AES、RSA等加密算法并定期更新密钥。使用去标识化如替换敏感字段和伪匿名化技术降低数据与个人/企业的直接关联性。例如腾讯的HaS技术可在终端侧对用户输入的prompt进行脱敏处理仅上传脱敏后内容再在本地还原结果从源头防范泄露。 隐私计算技术 联邦学习允许多方在本地数据上训练模型仅共享模型参数而非原始数据避免数据外流。差分隐私在训练或推理过程中添加噪声使攻击者无法通过输出反推原始数据。例如MindSpore框架通过参数高效化技术如低秩自适应减少隐私泄露风险。可信机密计算利用硬件级安全环境如TEE实现数据“可用不可见”确保计算过程中数据加密且隔离。 模型安全加固 隐私关联编辑PAE 修改模型参数以切断用户与敏感信息的关联即使攻击者通过特定提示也无法获取完整隐私数据。模型水印与反窃取技术通过水印标识模型所有权防范模型结构或参数的非法复制。对抗攻击防御针对后门攻击、数据投毒等威胁采用对抗训练或输入过滤机制。
2、数据全生命周期防护技术
数据输入阶段 脱敏与加密对输入模型的敏感字段如客户信息、代码核心逻辑进行匿名化处理。例如使用格式保留加密FPE技术。动态权限控制基于角色的细粒度访问控制RBAC如浪潮通过企业专属知识库管理数据权限。 模型训练与推理阶段 密态计算技术蚂蚁隐语Cloud采用可信执行环境TEE和内存加密实现GPU加速下的密态推理响应效率接近明文处理。联邦学习与多方安全计算允许跨机构数据协作而不暴露原始数据例如医疗领域联合建模。 输出结果监控 部署内容过滤系统自动检测并拦截可能包含敏感信息的生成内容。IBM建议结合AI对抗AI技术识别异常输出。
技术路线演进建议
阶段技术方案适用场景初期私有化部署输入输出过滤中小型企业基础防护中期联邦学习可信执行环境跨部门/跨企业数据协作长期区块链存证可证明安全AGI系统如MIT提出的Proof Checkers高安全需求的金融、政务场景
通过上述措施可以在一定程度上降低因使用大模型而带来的数据泄露风险。不过需要注意的是没有任何一种解决方案能够完全消除所有的安全隐患因此持续关注最新的安全技术和实践是非常重要的。
9、在微服务项目中如何实现智能客服
简单版本Spring AI集成DeepSeek三步搞定Java智能应用 只需配置 api key即可完成SpringAI和DeepSeek集成 复杂版本AI赋能传统系统Spring AI Alibaba如何用大模型重构机票预订系统 基于Spring AI Alibaba框架开发的智能机票助手通过大模型理解用户自然语言需求支持多轮对话管理集成系统提示词、函数调用和RAG技术实现机票预订、改签、取消等全流程服务。 10、SpringBoot项目如何实现流式内容输入结果给前端用户?
在 SpringBoot 中实现流式输出可以使用 SseServer-SentEvents服务器发送事件技术来实现它是一种服务器推送技术适合单向实时数据流。
具体实现逻辑Spring AI 集成 DeepSeek实现流式输出
11、有没有了解过智能体什么是智能体智能体什么优点
11.1、智能体的定义
智能体Agent是人工智能领域中的核心概念指能够自主感知环境、做出决策并执行行动的实体物理或虚拟通过与环境交互实现预设目标。通俗来说智能体像一个“有目标的智能助手”例如自动驾驶汽车感知路况后自主驾驶或智能客服理解用户问题后提供解决方案。特点
自主性无需人类干预即可独立决策和行动例如根据环境变化调整行为。感知与反应通过传感器获取环境信息并实时做出响应如自动驾驶汽车感知路况并调整行驶策略。学习与适应通过数据积累和反馈优化决策例如大语言模型LLM赋予智能体更强的推理和学习能力。目标导向主动规划行动以达成预设目标例如工业机器人完成装配任务。交互能力与其他智能体或人类协作如虚拟助手与用户对话。
根据形态智能体可分为物理型如机器人、自动驾驶汽车和虚拟型如软件代理、聊天机器人。
11.2、智能体的显著优势
优势领域具体表现效率提升7x24小时无休工作如监控系统、毫秒级决策高频交易复杂处理同时分析百万级数据点如气象预测、处理多维变量如供应链优化风险控制高危环境替代人类核电站巡检、减少人为失误医疗诊断辅助个性化服务精准用户画像电商推荐、自适应交互教育智能体因材施教成本优化降低人力成本自动化客服、资源利用率提升智能电网调度
11.3、智能体的应用场景
11.3.1、虚拟型智能体
ChatGPT / Claude 功能自然语言对话、文本生成、知识问答特点基于大语言模型LLM实现类人推理能力可主动追问用户需求如帮助制定旅行计划时询问偏好。应用场景客服咨询、教育辅导、创意写作。 电商推荐系统如亚马逊、淘宝 功能分析用户行为数据浏览、购买记录实时推荐商品。特点通过强化学习动态优化推荐策略适应消费者偏好变化。技术支撑协同过滤算法、深度学习模型。 智能客服如阿里小蜜、银行语音助手 功能7×24小时处理用户咨询支持多轮对话。特点结合NLP识别用户情绪紧急情况自动转接人工客服。
11.3.2、物理型智能体
特斯拉自动驾驶系统Autopilot 功能通过摄像头、雷达感知路况实现车道保持、自动变道。特点OTA升级持续优化算法影子模式收集真实驾驶数据训练模型。核心技术计算机视觉、深度强化学习。 达芬奇手术机器人 功能辅助医生完成微创手术精准操作器械。特点3D高清影像增强医生视野机械臂过滤手部震颤。应用案例前列腺切除、心脏搭桥等复杂手术。 波士顿动力Spot机器狗 功能巡检危险环境核电站、灾区、搬运物资。特点动态平衡算法适应复杂地形抗摔打设计。行业应用石油平台、建筑工地安全监测。
11.3.3、混合型智能体软硬件结合
智能家居系统如小米小爱同学智能家电 功能语音控制灯光、空调学习用户习惯自动调节室内环境。特点多设备联动如检测到用户离家自动关闭电器。技术架构物联网IoT边缘计算。 无人机物流网络如亚马逊Prime Air 功能自主规划航线运送包裹避开障碍物。特点实时气象数据调整飞行策略多机协作提升配送效率。技术难点路径规划算法、低空交通管理。 工业质检机器人如ABB YuMi 功能视觉检测产品缺陷机械臂分拣不合格品。特点迁移学习快速适应新产品线误检率低于0.1%。效益替代90%人工质检员24小时不间断工作。
11.4、智能体的核心价值总结
效率革命自动化替代重复劳动如工业质检、文档处理。决策优化数据驱动的高精度判断如医疗诊断、金融风控。创新加速突破人类认知边界如新材料发现、蛋白质设计。资源协同多智能体实现系统级最优如智慧电网、交通调度。
12聊聊你对于AI的看法你觉AI可以取代程序员吗
短期内AI将成为程序员的“超级工具”但无法完全取代人类程序员的创造性、系统思维和跨领域协作能力同时会深刻改变开发模式程序员需转型为“AI协作者”
12.1、对AI的看法
总体回答思路从积极层面、主动拥抱的思路来回答
谈AI对行业的影响AI的发展是历史文明的进步和必然的阶段以后各行各行AI是大趋所势并且大部分的科技公司都有布局和AI的使用。谈AI的价值AI技术的发展为人类带来了巨大的便利和效率提升例如在智能客服、代码生成、数据分析等领域AI能够快速准确地完成任务节省了人力和时间成本。同时AI也推动了科学研究和技术创新为解决复杂问题提供了新的思路和方法。谈AI的另一面同时AI也可能带来一些问题如数据隐私和安全问题、算法偏见和不公平性等。此外随着AI的发展会对一些传统职业带来不少的冲击需要人们不断学习和适应新的技能才能适应AI的发展。
12.2、AI无法取代程序员的核心原因
创造性问题解决 案例对比 AI能复现已知算法如快速排序但无法设计全新架构如首次提出微服务理念。人类通过跨领域类比创新如从生物神经元到神经网络。 复杂系统设计 挑战 权衡性能、成本、可维护性如选型Redis还是Kafka。预判未来业务扩展需求如分库分表策略。 AI局限缺乏对业务场景的深度理解无法处理“模糊需求”。 伦理与责任归属 问题 AI生成的代码若导致安全事故如自动驾驶系统漏洞责任由谁承担如何避免代码中的偏见如招聘算法歧视特定群体 现状法律要求人类对AI输出负最终责任欧盟AI法案第22条 跨领域协作 场景 向非技术人员解释技术方案如用流程图替代代码。协调产品、设计、运维团队达成共识。 AI短板无法理解人类情感和隐性沟通规则。
12.3、未来程序员的核心竞争力
AI工具驾驭能力 技能迁移从“写代码”转向“训练和调优AI编程助手”例如用RAG技术为代码生成模型注入企业私有知识库。 跨领域知识融合 案例开发医疗AI系统需理解临床流程程序员需与医生协作定义需求而单纯生成代码的AI无法替代这种协作。 复杂问题拆解能力 典型场景将模糊需求如“提升系统稳定性”转化为可执行方案引入链路追踪熔断机制压测优化这需要人类的问题拆解和优先级判断。
12.4、AI与程序员的共生关系类比“汽车与马车夫”
维度汽车发明前汽车普及后AI时代类比核心技能驾驭马匹驾驶与维修内燃机编写提示词调试AI模型职业转型马车夫→司机/技工程序员→AI训练师/架构师效率提升日行50公里→200公里代码行数/天100→1000
12.5、给程序员的建议
拥抱工具掌握Copilot、Cursor、通义灵码等AI编程助手将重复劳动自动化。深耕领域成为“AI垂直行业”专家如医疗AI、量化金融。保持学习关注LLM技术栈LangChain、RAG、因果推理等前沿方向。强化软技能需求分析、项目管理、跨团队沟通能力不可替代。
12.6、结论
AI不会取代程序员但会取代不使用AI的程序员。未来的赢家将是那些能将AI转化为“智力杠杆” 专注于人类独特价值创新、批判性思维、伦理判断的开发者。
