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在现代社会，我们经常面临着信息过载的问题。随着科技的发展，我们获取信息的渠道越来越多，速度也越来越快。然而，这并不意味着我们能够更好地理解和吸收这些信息。相反，信息的泛滥往往导致我们难以集中注意力，甚至可能影响我们的决策能力。因此，学会筛选和处理信息变得尤为重要。 首先，我们需要认识到信息的价值并不在于数量，而在于质量。在海量的信息中，只有一小部分对我们来说是真正有用的。因此，我们应该学会识别和筛选出这些有价值的信息。这需要我们具备一定的判断力和批判性思维能力。我们不能盲目地接受所有信息，而应该对信息来源进行评估，对信息内容进行分析，从而确定其真实性和可靠性。 其次，我们需要学会管理自己的注意力。在信息爆炸的时代，我们的注意力成为了一种稀缺资源。我们不能让无关紧要的信息占据我们的大脑，而应该将注意力集中在对我们真正重要的事情上。这需要我们具备一定的自律能力，避免被无关信息分散注意力。同时，我们也需要学会利用工具和技术来帮助我们管理信息，例如使用信息过滤软件，设置信息提醒等。 最后，我们需要培养自己的学习能力。在信息不断更新的时代，我们需要不断学习新知识，以适应不断变化的环境。这需要我们具备一定的学习策略和方法，例如通过阅读、讨论、实践等方式来吸收和应用新知识。同时，我们也需要学会与他人合作，共享信息和知识，以提高我们的学习效率。 总之，面对信息过载的问题，我们需要学会筛选和处理信息，管理自己的注意力，并培养自己的学习能力。只有这样，我们才能在信息爆炸的时代中保持清晰的头脑，做出明智的决策。 个人观点：在信息泛滥的时代，我们更应该注重信息的筛选和处理，而不是盲目追求信息的数量。我们应该培养自己的判断力、自律能力和学习能力，以适应不断变化的环境。只有这样，我们才能在信息爆炸的时代中保持清晰的头脑，做出明智的决策。

滴滴开启公测 AI 出行助手 " 小滴 Beta v0.8 版本 "，该功能在滴滴派单系统上，通过智能理解用户需求，为用户提供定制化的用车方案。叫哪辆车，由用户定。用户将滴滴 App 升级为最新版本，在目的地栏搜索 "AI 叫车 " 并输入口令码，即可体验 AI 出行助手小滴。图为：滴滴 AI 出行助手小滴功能引导页小滴支持语音和文字输入，交互、操作简单。用户只需要对小滴说出需求，例如 " 明早送家人去机场，派一辆空间大、服务好的新车 "，" 送我母亲去医院，希望车稳一点，尽量宽敞 "，小滴便会结合时间、路况等实时信息，整理出匹配用户需求的最多 3 个车辆选项，由乘客手动确认后通知司机接驾。图为：滴滴 AI 出行助手小滴提供个性化叫车、预约用车、订单查询功能以往叫车需要先输入目的地，再挑选快车、出租车、专车、特惠快车等不同品类。AI 出行助手小滴改变了这一方式——先 " 听懂 " 用户需求，再基于滴滴丰富的车辆和司机信息，就近寻找更精准贴近用户期望的方案。图为：滴滴 AI 出行助手小滴叫车操作页面公测期间，滴滴建议乘客尽可能细致地表达自己的需求，比如 " 希望安静一点 "" 想坐新能源车或油车 "" 更实惠一些 " 等等。描述越具体，匹配越精准。小滴也能借此持续学习、不断优化。除了个性化打车，小滴还可在更为具体和多样的用车场景下为用户提供出行方案。例如用户可查询天气情况，在雨天提前约车；在赶飞机火车时，规划出发时间，推荐方便放行李的车型；用户还可表达偏好电车，小滴将优先推荐新能源选项，既贴合个人习惯，也支持绿色低碳。此外小滴还支持订单查询、智能客服等功能。滴滴相关产品负责人表示：" 小滴还是一个小朋友，存在很多不足，希望大家能多多包容，多向我们反馈意见和体验问题，帮助我们不断改进，以便在推荐方案上更符合大家的期待。" 团队希望，未来的 " 小滴 " 不仅能提供出行方案，更成为一位贴心、可靠的 AI 出行伙伴。图为：滴滴 AI 出行助手小滴问题反馈通道为促进大模型应用创新，助力 AI 开发者生态建设，滴滴还同步上线了 MCP 服务。AI 开发者简单配置，即可快速接入滴滴出行 MCP，让自定义的智能体拥有自主规划出行方案、打车、实时查询订单及自动支付的能力，轻松定制专属智能出行助手。开发者还可将滴滴 MCP 与其他领域 MCP 服务组合，探索更多应用场景。目前，滴滴 MCP 服务支持呼叫特快、特惠、快车、优享、专车和豪华车等车型。后续滴滴将在确保安全可信的前提下，不断探索 MCP 技术在更多领域的应用可能性，携手开发者共建开放的 AI 生态。图为：滴滴 AI 出行助手小滴体验方式