新消息！网络沟通新风向： "文字讨好" 是礼貌还是过度社交？

网络沟通新风向： "文字讨好" 是礼貌还是过度社交？

近年来，随着社交媒体的普及，人们的沟通方式发生了很大变化。在网络交流中，一种名为 "文字讨好" 的现象引起了广泛关注。所谓 "文字讨好"，是指在聊天中使用一些带有语气词或表情符号的语句，例如 "好的" 会说成 "好嘞"、"收到" 说成 "收到啦" 等等，以显得更加积极、友好。

这种现象的流行，引发了人们的思考："文字讨好" 究竟是网络沟通时代的一种新礼貌，还是过度迎合他人的社交行为？

"文字讨好" 的兴起：弥补线上交流的不足

"文字讨好" 的兴起，与线上交流的特性密切相关。在面对面的交流中，人们可以通过语气、表情和肢体语言来传达信息和情感。然而，在网络交流中，这些非语言信息无法被完整地传递，导致沟通的效率和效果有所下降。

为了弥补线上交流的不足，人们开始在文字中加入语气词、表情符号等元素，以更加直观地表达自己的情绪和态度。例如，在 "好的" 后面加上 "嘞"，可以使语气更加轻快、积极；在 "收到" 后面加上 "啦"，可以表示自己已经收到了对方的消息，并会尽快回复。

"文字讨好" 的积极作用：提升沟通效率、营造良好氛围

"文字讨好" 的流行，也并非毫无道理。在一定程度上，它能够起到提升沟通效率、营造良好氛围的作用。

首先，"文字讨好" 可以帮助人们更加清晰地表达自己的意图，避免造成误解。例如，当我们在工作中与他人沟通时，如果在回复对方的消息时加上 "收到" 或 "好的"，可以表示自己已经理解了对方的意思，并将尽快处理相关事宜。这可以避免因沟通不畅而导致工作效率下降的情况发生。

其次，"文字讨好" 可以使线上交流更加温馨、友好，营造更加积极的氛围。例如，在与朋友聊天时，如果在语句后面加上一些可爱的语气词或表情符号，可以使聊天氛围更加轻松、愉快，也更容易拉近彼此之间的距离。

"文字讨好" 的潜在问题：过度迎合、忽略自身感受

然而，"文字讨好" 也存在着一些潜在的问题。过度地使用 "文字讨好" 的语句，可能会给人一种讨好、迎合他人的印象，甚至影响自身的正常表达。

此外，过度在意他人的感受，而忽略自身的感受，也非健康之策。在网络交流中，我们应该学会真诚地表达自己的想法和感受，而不必为了迎合他人而压抑自己的情绪。

理性看待 "文字讨好"：尊重他人、展现自我

总而言之，"文字讨好" 是一种线上交流的新现象，具有其积极作用和潜在问题。在网络沟通中，我们应该理性看待 "文字讨好"，既要尊重他人感受，也要展现自我个性，找到适合自己的沟通方式。

AI代码大模型评估结果出炉：阿里云、华为、商汤等首批通过

北京，2024年6月14日 - 备受业界关注的AI代码大模型评估结果出炉，阿里云、华为、商汤等企业首批通过。此次评估由中国信息通信研究院（CAICT）主导，旨在推动AI代码大模型技术的应用落地，促进AI+软件开发新生态建设。

**评估结果显示，**阿里云的通义灵码、华为的昇腾CodeModel、商汤的小浣熊等AI代码大模型在通用能力、专用场景、应用成熟度等方面均表现优异，满足相关评测标准。这意味着这些模型具备了较强的代码生成、分析、优化能力，可广泛应用于软件开发、编程辅助、代码审查等领域。

业内专家表示，AI代码大模型的出现将颠覆传统软件开发模式，带来开发效率的大幅提升。通过AI模型的智能辅助，开发者可以将更多精力聚焦于算法设计和业务逻辑实现，从而加速软件开发进程。

此次评估结果的发布，也标志着我国AI代码大模型技术取得了阶段性成果。未来，随着技术的不断进步和应用的深入，AI代码大模型将发挥更大的作用，推动软件开发产业转型升级，助力数字经济发展。

以下是对主要信息的扩充：

• 通用能力方面：
  • 阿里云的通义灵码在代码转换方面支持多种编程语言之间的转换，并能自动生成不同风格的代码。
  • 华为的昇腾CodeModel在代码检查及修复方面拥有强大的缺陷识别能力，可自动修复代码中的语法错误和逻辑漏洞。
  • 商汤的小浣熊在代码优化方面具备智能化代码重构功能，可有效提升代码的可读性和易维护性。
• 专用场景方面：
  • 阿里云的通义灵码提供网站开发、数据库开发、大数据开发、嵌入式开发等多个场景的支持。
  • 华为的昇腾CodeModel可应用于智能化代码生成、代码测试、代码安全等领域。
  • 商汤的小浣熊在代码生成、代码调试、代码部署等方面具有广泛的应用前景。
• 应用成熟度方面：
  • 阿里云的通义灵码具备完善的数据合规及数据分类分级机制，并通过了相关安全认证。
  • 华为的昇腾CodeModel拥有良好的模型稳定性和可维护性，可持续提供高性能服务。
  • 商汤的小浣熊在模型推理性能、模型服务风险可控性等方面表现优秀，可满足企业级应用需求。

以下是新标题的建议：

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• 代码生成更智能，软件开发更高效：解读AI代码大模型评估
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