百度Geek说

本文主要介绍中台利用大模型在数据分析、线上问题快速定位等方向所做的一些努力(Agent建设)，核心点是利用大模型强大的推理判断以及泛化能力对效率低的工作方式以及流程进行重构，最终提升业务的工作效率。

随着人工智能技术的迅猛发展，如何在视频内容创作领域通过大模型自动化合成视频，来满足用户日益增长的内容需求？

随着百度Feed流业务高速发展，如何建设时效更高、数据更准确、架构更稳定的Feed实时数仓？详细阅读查看

看BaikalDB如何借助模型上下文协议(MCP)，让数据库对话像聊天一样简单——无需编写代码，大语言模型即可完成复杂数据分析。

你有没有这样的体验？导航说30分钟能到，结果真的一分不差？ 有时候导航告诉你要绕行5分钟的路，其实省下了20分钟的堵车。 这些神奇的“预知能力”，就是我们常听到的 ETA（Estimated Time

你有没有过这样的体验？在高速上对着导航喊“小度小度”，它就神奇地回应道“来了”；在地下车库问“最近的充电桩”，屏幕立刻跳出相关的充电桩指引；甚至对车载语音助手说“有点冷”，空调的温度就会悄悄调高。这些

面向业务场景的大模型评估中会面临着什么样的问题，如何解决这些问题，在实际评估中又需要注意哪些问题呢？

本文重点介绍TDS在数据开发治理实践上的核心理念与技术落地，包括“流程标准化、质量可控化、运维智能化”三大方向。

本文介绍了百度网盘如何通过Flink构建实时计算引擎，以解决Spark Streaming存在的问题，提供高性能、低延迟、稳定的实时计算能力，并介绍了实时计算引擎的演进历程、选择Flink的原因及展望