我有一个疑惑，在职场和项目管理中我们应该分享哪些自己所拥有的职业技能和经验，是否只有经过评估的最佳实践才值得与同事客户同学等人分享，还是要主动输出自己的经验教训以期增加大家的知识共享。
你的疑惑很有意思，职场和项目管理中的知识共享确实有一定的技巧和平衡。以下是我对这个问题的一些看法：
1. 评估过的最佳实践：当然，经过评估并被认为是有效的最佳实践是值得分享的。它们能帮助团队避免重复错误，提升工作效率，并提供一个可靠的指导框架。特别是在项目管理中，最佳实践能让大家更高效地协调与执行。
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为什么大家各大厂商都在宣传已接入deepseek？
deepseek最近很火爆，中国国内很多公司在自己的模型中进行了调用和业务部署，这次罕见的是大家直接使用的deepseek的开源模型并对这个开源模型承认并使用他们的名称进行宣传。
看来只要名气够大以后，开源产品也会被大厂使用，也会大方的说自己是使用的开源产品。
跟以前悄悄使用开源产品魔改不一样，这次大家都很认可deepseek的开源产品。是因为开源产品明气太大吗？
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Aigc是为什么增加搜索引擎、知识库、推理和思考逻辑的？这些主要是提升aigc哪方面的能力。
Aigc是为什么增加搜索引擎、知识库、推理和思考逻辑的？这些主要是提升aigc哪方面的能力。
AIGC（人工智能生成内容）增加搜索引擎、知识库、推理和思考逻辑的能力，主要是为了提升其在以下几个方面的表现：
1. 信息获取与处理：搜索引擎和知识库的集成使得AIGC能够更高效地从大量信息中提取和获取相关知识。通过实时搜索和查找数据库中的信息，它能提供更准确和上下文相关的回答。
2. 推理与逻辑思考：推理能力的增强使得AIGC不仅能回答简单的问题，还能处理复杂的推理任务，进行多步推理，推断因果关系，甚至提出假设并验证。这是AIGC能够处理更高层次问题的关键。
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能否用AI学习AI技术？
如果我想学习部署AI的各种大模型，我需要怎么学习，能否使用aigc学习如何部署使用AI。
学习部署AI的大模型需要掌握几个关键领域：
1. 机器学习基础：理解基本的机器学习和深度学习概念，掌握常用算法和框架（如TensorFlow、PyTorch、Hugging Face Transformers等）。
2. 大模型架构：学习如何使用和优化大型语言模型（如GPT系列、BERT等），理解它们的架构和工作原理。
3. 云服务和计算资源：大模型通常需要高性能的计算资源，可以通过云平台（如AWS、Azure、Google Cloud等）来部署和管理。了解如何使用这些服务的GPU实例、负载均衡、容器化（如Docker）等技术。
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我与AI一起写作：元宵节
你好ChatGPT今天是中国的元宵节正月十五。
今天是元宵节，过了今天就过完年了。新的一年就要开始了，我们一起为了新的AI。
以此为题写一些我的感触。
1、新年过完了
2、要奔赴新的工作了
3、用AI改变生活和自己的赚钱方式。
4、提高生产力，传统也是一直存在的。
5、挖掘人的本质需求，使用AI进行满足。
第一次体现的不是很明显，追问我希望是能体现出我对即将到来的AI浪潮对传统生活的帮助和效率提升，让人更好的享受生活的方面进行。
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Markdown格式文档可能会随着aigc的普及而在国内更加普及和通用。
随着aigc的内容普及，是不是会有更多的编辑器开始支持Markdown格式文本？
是的，随着 AIGC 生成内容的普及，越来越多的编辑器和内容平台可能会开始支持 Markdown 格式，主要有以下几个原因：
1. Markdown 易读易写，适合 AI 生成
Markdown 语法简单，结构清晰，AI 生成内容时可以直接输出带格式的文本，避免复杂的 HTML 标签或富文本格式，提高兼容性。
2. Markdown 与 AI 工具的深度结合
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学习AI如何使用的社群要不要加入？
最近群里在讨论，有人在做AI付费社群，可以加群学习AI使用和变现，他们问群友AI要不要加入学习。
我给的回答是AI就是最好的老师，如果使用AI都要学习，那么最好是跟着AI学习。要不然你可能用不好AI。
你的回答很有道理，AI本身就是一个强大的学习工具，很多时候比加入社群更直接有效。如果一个人需要花钱学习如何使用AI，那更好的方式可能是直接通过AI不断实践、提问、优化自己的使用方法。
当然，社群的价值在于交流、资源共享和经验传递，适合那些喜欢社交学习的人。但如果只是想提升AI使用能力，最好的导师其实就是AI本身，不断尝试、调整，才能真正掌握高效使用AI的方法。
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站在他人角度思考问题，如何站在他人的角度和利益出发去思考问题？
站在他人角度思考问题是一种非常重要的能力，尤其是在沟通、合作和解决冲突的场景中。这种能力不仅能帮助你更好地理解他人，还能让你的行为和决策更具影响力。那么，如何真正做到站在他人角度和利益出发去思考呢？以下是一些实用的策略：
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1. 理解他人的立场与背景
深入了解对方的处境
考虑对方的角色、责任、面临的压力、目标和处境。例如，一个团队负责人可能更关心整体结果，而一名执行者可能更关注自己的任务能否顺利完成。
关注对方的情感需求
不仅仅是看问题的表面，还要洞察对方的情绪，例如焦虑、期望、害怕或成就感。情感往往是行为背后的驱动力。
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创业者心态还是打工者心态
以一个创业者的心态干工作和以工作任务的心态来干工作。
以前我觉得自己用一个创业者的心态去干工作，然后让自己能够在工作中做的事情不能有头没尾，必须要做完做出成果有产出，达到执行目标。如果一件事接到了就要认真的完成，还要全力以赴的去完成，干就干好。
现在看有些工作好像很多人是按照老板安排一件任务来完成的，不管是不是事情做没做好，但自己时间一到就撤具体事情有没有完成，那是后面考虑的事情，而且事情要不要完成还是看事情对自己的重要程度和对自己的绩效挂钩程度，如果干完没有绩效，那就考虑自己随便搞一下，先完成一些交付。
这两种心态对待工作感觉也没有对错，事情如何更好的处理才能获得大的回报呢？
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关于AI未来的设想与明年的计划
时间进入新的一年，这几天，我一直在回顾今年的项目经历，也在思考未来AI发展的可能性。作为今年搭建AIGC平台的一员，我亲眼见证了AI技术从概念走向实际应用，如何帮助更多行业提升效率、赋能创新。这不仅让我对AI的未来充满期待，也让我更加坚定，AI绝不仅仅是工具，而是一场正在改变世界的浪潮。
在我看来，AI未来的发展方向主要集中在两个方面：
一是“更个性化”。从聊天机器人到智能推荐，AI已经能够满足很多人的需求，但我相信未来AI会更加贴近个人，成为每个人身边真正懂你的“助手”。
二是“更深度赋能”。目前AI在教育、医疗、设计、内容创作等领域已经展露头角，但我觉得这只是开始，未来AI会深入到更多专业领域，甚至创造出全新的行业模式。
基于这样的理解，我对明年的工作规划也有了更清晰的目标。我希望继续深耕AIGC平台项目，在现有的基础上扩大规模，优化功能，吸引更多行业用户。在内容创作、企业服务、教育赋能等方向，我们还有很多可以探索的可能性。
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