有什么ai可以做hadoop

还在开多个 ai 网站提问吗？一个工具输入问题，六个 ai 同时回答，像什么 chat、 gpt、 deepsea、 豆包等，国内几乎所有的热门模型它都有，更离谱的是它自带提示词模板库，提问直接套模板，专业问题不用动脑轻松问，生成后还能帮你总结和比较深层的答案，别提多高效了。

找个产品跑一个全案，好，直接发。 ok， 那 接下来他就开始做分析，六九九九，一九九，为什么这个能卖？一九九是最核心的差异吗？最高溢价率，他给你统计五倍的价格差，价格和销量之间的统计，那他四个价格分别找了一个，他就发现了价格断层，三十到七十美金这个提现。 ok， 下一步做单品拆解， 他拿到了这张图，他把这张图渲染出来了，这个就是卖五倍溢价的产品。为什么能卖五倍溢价？第一个他看起来很像宠物，看起来就很有情绪价值， 解决了安全失控，所以它是一个典型的恐龙家长收割机，用一个软萌的外壳，硬核的参数， ai 模型， app 监控记忆功能，孩子因为萌而想要，家长因为强而买单。这句话总结，当你做这两点的时候，就是既打动了用户，又打动了客户，用户是孩子，客户是家长。 ok， 那 我们 分析视觉。好，你看这做的，真是把全套图都带出来。多巴胺渐变，这就是多巴胺渐变色，长绒毛加硅胶的面部反差萌，最前沿的芯片包裹在最柔软的彩虹毛茸里，核心击中两个靶心，对孩子降低防御，像普通玩伴一样，对家长软化焦虑，看起来不像电子屏幕。 哇，这个总结太犀利了，营销趋势他怎么拿到的？他是通过这个拿到的，在我们这里面给他给你看，这是一组图， 这就是一组图，所以我们通过这一组图， ai 可以 抓到它的本地的这个图告诉你它解决了几个问题。第一个有权威背书，就告诉你这个东西一定是能用的 ai， 接着大模型的第二个呢，告诉家长你可以看到孩子一切就 app， app 可以 看到后台的数据，这个就解决了它的透明管控， 情感交互这个东西真的能够交互，有眼睛，有眼神。第四个告诉你怎么去操作，解决了最后的你买单前的这个不会用的顾虑，所以这就做了一套详细的拆解，然后告诉你核心的视觉动态的眼睛是灵魂彩虹的色谱， 让视觉上更加的丰富和梦幻，儿童他就会更喜欢有想象 app， 给你一个 app， 他 真的是一个智能设备，所以他就有高的溢价，他不是一个普通的毛绒玩具，所以他告诉我们如果要做竞品，必须保留眼睛这个灵魂交互点，但在材质上可以探索差异化，比如更耐脏的短绒或者科技布。大家觉得这个分析怎么样？ 我靠，我觉得这个分析太强了，我觉得百分之九十的电商团队的运营写不出来这样的分析报告，大家觉得怎么样，是吧？所以我说他解决的不是效率问题，他觉得是能力问题， ai 解决的是能力问题，团队里之前招不到这么强的分析师，招不到这么强的产品经理。你现在可以让 ai 作为你的员工，高薪员工来我们让他分析下一个竞品。 好，我们又有了一份这个产品支持卖一百美金的。那他为什么？因为他是解决了包装上的二十四小时的生活场景解决方案， 他卖的是辅导老师，他就晚上讲故事，所以他核心解决的是晚上能讲故事，能够陪着小孩睡觉。其实做这个事情能抱着，你会发现他这个做的就是很胖，胖的，胖墩墩的，他就是让你能够抱着。所以他是什么？ 睡前场景，他核心打睡前场景，因为你想抱洋娃娃，抱这些毛绒玩具，核心场景就是什么刚躺在床上，晚上睡觉的时候，所以他核心做 安抚场景。暖科技绘本式包装，大面积的黄色加手绘卡通图案，像书店里面的绘本，而不是像数码店里的电子垃圾。它其实是更适合摆在它用的，更多是儿童的画册的包装设计，玩具的包装设计，它的颜色， c m f 上活力的黄色，泰迪熊的棕色， 安全感 ok， 暖光哄睡的场景，它就非常直接，这张图对不对？告诉你它的使用场景是啥？就是抱着睡觉的时候，你说这张图对家长来讲一下，就知道这个东西用在什么时候，实用不实用。第二个就 app， 它可以看到聊天记录。第三个叫 特殊的毛纹，可以拆洗，那可以拆洗，非常重要，很强。这几份报告出来的每一个，我们把这个打印下来，这就是一份精品分析报告，对吧？我把它存成一个 pdf， 这不就之前广告公司、咨询公司做的事情吗？那这就是一份分析报告，太强了。好，我们得到了这样一个策划战略定位， 高知职场父母对屏幕有极强的敌意，卡在这个价位段叫旗舰的配置，但是合理的价格。我的核心是 screen free so full。 这个标语太强了，无眼的无屏护眼，灵魂交互，高密短绒的材质，莫兰迪的灰蓝暖沙色，差异化杀手锉， 呼吸的交互，我们用一些呼吸灯绝对没有屏幕。第三个叫 app， 所以 我们就可以有灵魂的对视硬核护眼。这就给我们设计的一套详情页的框架，到这里怎么样？ 好，那我们接下来做一件事情，好，我们把所有的 pdf 直接用了，因为已经有了，所以你看这件事情我们现场做花了多长时间去做，可能只需要一二十分钟就完成了。而写出这套分析报告，如果我们之前做第一个，你做出来让你的员工你就做出这几页 ppt 要花多长时间？他可能告诉你，我要一周后交。第二个是做到这个水平，可能你的员工都做不到，这就是核心的差距和它的作用在哪里？ ok， 他 给出来了一套，这就他的分析报告的报告的形式已经有了，那我们再试一次复制 banana， banana pro， 接下来让我们让他给一份设计出来，这是刚刚我们那个产品的，叫欧拉欧拉 to the parents， ok， 设计的一种暖黄色，怎么样？ 这就是他给到的最后的产品设计方案。到这里我们可能花了刚刚花了一二十分钟，十几分钟的时间，我们就走完了这个流程，我们拿了五个产品，对吧？做出来了这么多的分析报告，每份分析报告都是图文结合，而且用词绝对的这个犀利精准，然后给出产品策划方案，然后再到生成产品效果图，怎么样？

嗯，好，那我们这期继续啊，然后这期我们会去讲一下 data node， 然后本期的视频内容呢，会去讲一下 data node 它是什么？以及它有哪些主要的职责啊？另外呢， data node 它是如何去存储这些数据文件的啊？除此之外呢，我们也会去讲它和之前我们提到的这个 name node 它们之间的关系是什么，以及它们是如何进行沟通的。最后呢，也会去讲一下啊，它的副本极致极佳感知策略，以及当 data node 异常的时候呢，它的恢复流程是怎么样的？ 那接下来呢，我们来看一下这个 data node 啊，之前我没有讲过这个 name node， 对 吧？啊？它是一个扮演了大脑的角色，然后它管理了一些原数据 啊，包括一些什么命名空间啊，然后包括这个文件它被切成了多少个 block， 然后这个 block 是 啊，做了到哪个 data node 上面去的？这个是 data node 的 职责，对吧？那么这个 data node 呢，它就是负责实际进行这些文件存储的啊，可以看到这些不同的 block 都是分布到这个 data node 的 上面去的 啊，一般来讲呢，这个 data node 都会去配备一个比较大的一个硬盘。那好，我们看一下这个 data node 的 主要职责啊，首先第一个就是这个数据库的存储和管理，之前我没有讲过这个 blog 的 概念，对吧？那么这个 blog 其实也是对应着本地的一个字盘文件的啊，可以看这张图啊，看这里， 这是 h d f s 里的一个 blog， 它其实是对应着 data node 里面的一个本地文件。那这个 data node 呢？除此之外还会去啊，比如说会把这个 blog 写到此盘里面去，同时呢它也会删除一些过期的文件啊，这个就是它的一个主要职责。 好，那我们来看一下第二个职责啊，第二个职责是这个客户端交互和数据流的处理啊，然后这里面看这张图，我们举个例子，比如说我们的一个 client 啊，想要去往 h d f s 系统里面上传一个文件，那这个文件呢？它是一个比较大的文件，那我们就会去把它切成不同的块，对吧？比如说这个例子里面，我们拆成了三个小块， 那我们这三个块的话就会分布到不同的 data node 上面去。那么我们在写入的时候呢，它其实底层会去建立一个拍卖量管道，那我们克莱滕在写的时候会直接跟这个啊 data node 一 进行交互的，然后之后通过管道的形式把这个文件传输给其他的 data node 上面去 啊。那接下来我们来看第三个，就是这个心跳和状态汇报啊。我们首先要知道就是当前这个 h d f s 架构，它其实是一个 master slave 的 一个架构啊，这个 name node 其实就是我们说的 master， 然后 name node 就是 slave， 所以说 data node 是 需要向这个内幕的汇报啊，我当前还在活着，活着的一个状态，这个就是我们说的这个心跳啊，除此之外呢，它也会在心跳里面附带一些其他信息啊，这样的话我们的内幕的就会有一个啊，全局的一个空，一个视角去看我当前有哪些 data node 的 存活，然后有哪些文件在哪些 data node 上面去啊， 这是方便它有一个全剧视角去进行整体调度的。嗯，那接下来我们看一下这个 data node 的 这个数据文件，然后刚才有说过啊，一个逻辑上的 block 呢，其实底层对应着一个啊 data node 字盘里的文件的啊，或者说应该是两个文件 啊。首先第一个文件叫做这个数据文件，就是我们会在这个数据文件里面存储原始二进制的这个数据，然后后面跟着这个 block id 啊，然后除此之外呢，这一个数据文件还对应着一个原数据文件啊，这个通常是以点 meta 为结尾的啊，比如说这个 blk 啊，什么幺零零二点 meta， 然后里面会记录一些啊，比如说原数据的一些版本信息。另外还有一个胶原盒，这个胶原盒就是为了确保这个数据文件没有被损坏过。 嗯，好，那么这个单调 note， 它是与这个 name note 如何去沟通的呢？然后刚才我们说了那个心跳，对吧？然后我们来看一下这个心跳的机制具体是怎么样子的啊？首先呢，我们来看下它频率，它默认情况下是每三秒， 每三秒会去发送一次心跳的啊，当然啊，它发送心跳的时候也会去带一些其他的信息啊，比如说我当前的一个存储状态啊，比如说我磁磁盘的容量啊，应用空间，这些信息都会通过这个啊 name note 的 节点让他去知道。 嗯，那么我们刚才说他默认频率是三秒，对吧？那如果三秒之后我们没有收到这个心跳，是不是就认为他死亡了呢？那其实也不是这样的呀，啊，比如说我们可能有临时的这种网络抖动，那其实这个电流的还是存活的，对吧？那我们没有办法判断他死亡， 那么具体判断它死亡的一个预值，其实是有一套公式的，然后它这个公式就是二倍的，这个啊， checkharbes 乘上十倍的，这个 harbes， 默认来讲呢，这个第二个啊，第一个参数是啊，五分钟，然后第二个参数是三秒嘛，就是我们刚才说的，所以说默认的超时时间是十分三十秒啊，也就是说如果这个 data node 啊，十分三十秒之内 啊，没一直没有向这个 data node 去发送这个心跳，那么我们就认为它已经下线了啊，然后这个 data node 就 可以把这个对应的 metat， 就是 metat 的 metat 给移除掉了 啊，那好，那我比如说我的 dna node 已经向这个 name node 发送心跳了，对吧？那这个时候 name node 是 需要响应的，那我们会在这个啊，响应中 啊，会去包含一些指令啊，像是比如说我需要这个 dna node 去复制某个 block， 它会发送一个复制块的指令，比如说啊， block 过期了，或者说它已经损坏掉了，那我们会让它删除，再或者说是重新注册啊，这个都是啊，我们通过响应的时候告诉这个 dna node 的， 所以说我这里面标了一个双向的箭头啊， 啊，它这个通信其实是双啊，是相互的啊。然后接下来呢，我们来讲一下这个比较重要的，就是这个 data node 它的一个副本机制，然后我们要重点看一下这个图啊，这里面应该写的比较清楚了，之前我也说过这个 name node 是 管理原数据的，对吧？ 比如说我一个文件啊，它被拆成了哪些 block， 然后这个 block 呢？它是坐落到哪些 data node 上面去的？其实都是在这个 made it， made it 里面去写的。 然后我们可以看一下这个图，像是这个 block 一 呢，它其实在这个 data 一 二三里面都有，然后像是二呢在二三四，然后这个 block 三的话在一三四，它是一个多副本的一个状态啊。所以说这个副本呢，其实就是一个啊，同一份数据的荣誉拷贝 啊。默认情况下呢，其实这个 html 里面它是采用了这个三副本的策略，那就是说它会把相同的数据啊存储到啊三个 data 上面去。 那么我们有了这个副本之后，我们有哪些核心的作用，或者说有哪些好处呢？首先第一个就是这个容错和高可能性了啊，比如说我的这个啊， daytona 的 一，我这个机器挂掉了，那我这个时候想要读文件的时候，我可以从这个 daytona 三里面去读，对吧？ 啊？另外的就是这个读扩展性啊，比如说我现在有一个 client， 我 想把这一个文件全给读下来，那我是不是可以找三台机器，比如说我找啊， data 一 读 block 一 啊， data 二读 block 二，然后 data 三去读 block 三，这样的话我可以去并行的去读，那可以提升我的一个读的性能，对吧？ 啊？那接下来我们来看一下这个数据本地性啊，他的意思就是因为我们现在是采用了这个多副本的策略，那我们有很大的概率是会在一个 data node 上面啊， 会有完整的一个文件的，就像这个有三个 block， 对 吧？然后都是在一个 data node 上面去的，那我们在执行一些计算任务的时候，就可以直接在这个 data node 上面去执行，在这个三上执行，我们就不需要一些贷款的传递，然后去省一些啊，网络贷款了 啊。那么我们在有这个 data node 的 副本的时候，如何去指定这个副本备份的一个数量呢？首先要考虑一个问题，就是这个物理的限制 啊，比如说我的 data node 啊，物理节点我一共有啊三个，那这个时候我们想把它设置成十，那这样行吗？那肯定不行啊，那对于这个 hdfs 来讲呢，它其实最大不能超过我们的这个副本数啊，也就说我最多会存三份，那其他那几份存不了，所以说我们这个文件就会一直处于一个副本数不足的一个状态 啊，就需要你去增加新的机器了啊。另外来讲呢，这个副本数的配置不仅仅是我们在啊配置文件里配，就我们在上传的时候也可以通知通过一些参数去设置这个副本数量的，然后所以说这里面是存在一些优先级的关系的，优先级呢，是代码或者说命令的，这个优先级是要大于全区配置文件的默认优先级的。 然后我们也可以通过刚才说的这个配置文件去修改我们的全区的副本数量 啊。然后这个就是我刚才说的上传文件的时候啊，我们的指令啊，这个里面可以去设置我们的副本书啊，这个 s t r r e p 呢，其实全称叫做 set replica， 就是 设置副本书 啊。接下来我来介绍一下这个机架感知策略啊啊，首先我们要了解一个概念，就是在现实生活中呢，它是有这个服务器和机架的概念的，就可能我一个机架上面啊，一个 rack 上面，我可能有多个不同的服务器 啊，现实结构是这样的啊，所以说我们在这个文件分布的时候也有一些小心思，或者说一些小注意点啊。就如果我们把这个三个副本 啊，同时放到了一台机架上面去，放到这一个 rack 一 上面去，那这个时候 rack 一 整个，比如说啊，它它或者说这个局部地震，就刚好把这个 rack 一 的所有的服务器都给啊给弄坏了。那这个时候呢， h d f s 它就引入了一个叫做机架感知策略的一个啊能力 啊。那接下来我们来看一下这个自加感知策略它究竟是什么样子，我们还是假设啊，假设默认我们有三个副本，那首先第一个副本呢，我们会放在哪呢啊？其实我们会选一个存火的 name node 节点，并且希望这个 name node 节点它的一个存储的覆盖比较低 啊，比如说我选择了在这个 rack 一 上面的这个 node 一 上面去存啊，那我第二个副本我要存到哪呢？这个时候为了考虑它的一个啊熔灾，我们是啊会把它放到其他的机架上面去的，然后这个时候我们会把它放到这个 rack 二，比如说放到这个 node 三啊，它是个名称，然后这个是存第二个副本， 然后副本三呢？这个时候啊，为了减少待宽消耗啊，那其实它只需要去放到同一个机架上面去就行了，然后我们就会放到这个 node 四上面，把这个第三个副本放上来 啊，所以说整个关系是这样的，那如果，如果我的副本数超过了三呢？那后续的副本它其实不会去啊，全都放到这个 rack 二上去啊，它会遵循一些规则，比如说每个机架最多有两个副本，那比如说它再下次第四个副本，我可能就放到那个 rack 三里面去啊，以此类推 啊。接下来我们来讲一下这个 data node 的 异常恢复啊，刚才我们讲了很多，像是什么心跳啊啊，副本机制啊这些，那其实都是为了我们做这个异常恢复啊做准备的，然后我们从头到尾把刚才讲的那些东西给串起来 啊，那我们重点来看一下左边这张图啊，这个图就展现了整个流程啊，首先我们啊，比如说状态一开始是好的，我们有三个副本，然后一共有四个 data node。 好，这个时候呢，我们第一步首先是要去感知这个障碍的吧，然后这里面举个例子，比如说这个 delete 一 啊，他异常了啊，比如说他在十分半之内都没有收到这个心跳，那我们的内幕的就会标记他为下线 啊。然后第二步呢，就是我们刚才配置了我们的副本数为三，对吧？那我们这个内幕的去扫完，扫描完这个元数据之后呢，会发现啊，当前的这个副本啊，他不足三，那他就要想办法去让他恢复，对吧？ 啊？然后这个就到了我们的第三步了，就是他会去啊，控制啊，比如说这个 name node 啊，会在我们的 response 里面，就是在我们的心跳的响应里面去啊，告诉我们的 data node 二，让他去把这个副本传递给我们的啊， data node 四，作为一个新的 block， 这样的话我们的赋本书就可以恢复了，对吧？啊，最终我们啊复制完之后，我们的集群就会处于一个稳定的状态，然后同时呢这个赋本书啊，它也会达到一个啊三，就是我们全区设置的那个值。好，那本期视频就介绍到这，如果大家有任何问题的话，欢迎在评论区留言，我们下期再见。

大家好，我是 map， 今天用三分钟快速带你认识哈杜生态到底是什么，它有哪一些关键组建，以及它怎样工作。 一、什么是哈杜？哈杜它不是一个单一产品，而是一套开源的大数据处理平台，它可以把海量数据分布到成千上百台机器上存储和计算，解决大数据存储、计算和分析的问题。它的能力不是靠单机，而是靠集群和分布式架构实现的。 哈杜核心三件套在生态底层，最核心的三个组建式，一 h d f s， 它是哈杜泊的分布式文件系统，用来把大数据拆分成块，存储到各节点上，同时做多份备份，保证容错性。 i y a arun， 它是资源调度和管理层，负责把 cpu、 内存等资源分配给不同的计算任务，确保集群能高效 运行多个应用。第三， mapreduce， 它是 hadup 最经典的批处理计算框架， map 阶段把任务封片处理， reduce 阶段聚合结果，适合处理大规模的批量数据。 hadup 核心之外还有一套工具，它们各有功能，一起组成大数据的生态。常见的有像 have， 它是舌口式的数据仓库，用舌口语句查询 hadup 的 数据， 还有撇句，用脚本语言写复杂的数据转换逻辑。当然这个技术现在用的慢慢的变少了。还有 hbase， 它是基于 h dfs 的 non circle 数据库，支持实时的读写。 还有是 bug 高速内存计算引擎，比传统的 memphis 快 很多。其他的像 scoop 和 flume， 它是数据导入、导出和数据流收集的工具。而 dropper， 它是协调和配置符，保证集群的一致性。 最后是现误解，它是工作流调度器，用来管理复杂的任务链。那哈杜它到底解决了什么问题呢？哈杜的价值在于 一，存储海链数据，像传统的数据库是难以做到的。第二，分布式计算，它可以并行地进行大规模的计算任务。第三，它有很好的可扩展性和容错性，某些节点挂掉它是不影响整体的运行。最后我们用一句话整总结一下，哈杜生态是一套一整套工具链， 从存储、调度、计算到查询和分析，为企业及大数据处理提供完整的解决方案。这就是为什么哈杜伯曾经成为大数据时代的基石。好了，以上就今天所有的内容感谢大家观看，我们下期再见！

想干就干，不留遗憾，我是一幺三，今天呢，给大家介绍一下大模型 kimi 的使用。拆的 gpt 出来呢，有一年多了，但是可能很多人都还没有真正的使用过大模型，主要呢还是访问的难度，还有收费方面有门槛 机密呢，至少目前是完全免费的，而且国内是可以很方便访问的，没有什么障碍，而且性能呢，算是国内大模型中数一数二的了。 我这里呢，以 kimi 为例，给大家普及一下大模型的使用， kimi 呢就像一个超级博学的朋友，能精准的回答我们的提问，也能帮我们整理材料。我们先介绍一下怎么访问使用 kimi， kimi 呢在电脑端可以访问，也有专门的 a p p， 可以在手机上使用，手机端呢，可以直接在应用市场里面搜 kimi， 然后下载安装。需要注册一下账号，账号呢，可以用手机号或者微信来注册，登录后呢就可以在输入框里面提问了。不想打字的话呢，也可以用语音来发送，还可以 发图片，文档， ppt 之类的文件，让 kimi 呢自动读取里面的内容。 kimi 呢会以文字的形式来回复回复的结果，右下角呢有复制的按钮，可以很方便的一键复制，而且呢，手机端还可以让 kimi 把回复的内容朗读出来。是的，你与我交流时，包括问题和答案在内， 我们的对话内容累计的总字数上限是二十万字，这意味着从对话开始到结束， 所有文本的总和不应超过这个限制，已经非常像真人说话的效果了，虽然语气节奏上呢，比拆的 gpd 还稍微有点差距。左上角的按钮里面呢，有历史内容也可以删除。 右上角呢，是可以发起新的聊天。电脑端呢，直接输入 kimi 点 ar 会自动跳转到一个正式的地址。同样呢，是需要注册账号的。电脑端和手机端的账号是互通的，总体的功能和移动端基本是一致的， 只是没有语音朗读的功能，不过多了一个自己设定常用语的功能，相当于是一个快捷输入的效果了。接下来呢，根据我的诗容给网友们总结一下 kimi 的能力边界， 便快速了解听力哪些能做，哪些不能做。先说下能做的。输入方面呢，他可以输入文字、图片、文档、 ppt、 ptf 之类的文件，图片里的文字也会被识别出来。知识方面呢，他基本涵盖了学习、工作、生活的方方面面，几乎你能想到的问题都可以去尝试问一下， 甚至可以让他帮忙出一些创意之类的。回复方面呢，你可以简单的提问他直接回答，也可以设定一下他以特定的角色来回复， 比如让他模拟某位亲人和你聊天之类的，可以持续多人的聊天。内容上呢，可以要求简洁的或者详细的，又或者符合某种特定的格式来回复，也可以让他帮忙编写才 材料报告或者分析数据。适当的呢，可以设定一些语气，但是不能模拟很负面的语气，比如凶狠的、不耐烦之类的语气。再说一下 kimi 做不到的事情，首先就是 kimi 不能回复任何违法犯罪的内容。第二呢， kimi 只能以文字的形式来回复， 它不能生成图片、视频或者文档之类的。移动端呢，可以语音朗读，也是先生成了文字，在文字转语音而已。第三， kimi 呢，是只能在软件内回复问题，它没有掉入手机其他 a p p 的权限，所以呢，它不能像 iphone siri 一样帮忙设定闹钟，播放音乐之类的。第四呢， kimi 输入的图片 只能识别里面的文字，他不能识别图片里面的其他图像的内容。五、 kimi 呢，只能做参考建议，特别是医疗法律之类的，专业性问题，还是需要自己主观的识别一下，不能全信他的。六，每个独立的会 话呢，算上所有的提问和回复的内容呢，是不能超过二十万字的。第七，类似报告书，方案，小说之类的材料，拼命没办法直接凭空生成整份的完整内容。基本上一开始呢，只会给你一个大纲， 需要你不停的跟他交流，告诉 kimi 完善的方向，才能把内容一点点补全。但并不是说所有的内容都需要自己准备好，他只是单纯的整理内容而已。 kimi 作为大模型，其实已经学习到很多内容，所以呢，他可以发挥一些联想的能力，自动帮忙补充很多的内容。 有些人呢，会排斥使用大模型的能力，但是生产力发展到这个阶段是不会退回去了。目前大模型的能力呢，是越来越强，而使用的方式上呢，却越来越简单了。其实没有什么上手的难度，大家不妨试一试。最起码 kimi 不需要任何特别的手段，直接可以下载使用，而且是免费的。