百度Geek说

本文系统阐述了以大语言模型为核心驱动力的“数据平台智能化入库”方案，构建了从模式识别到自动部署的智能代码闭环，实现数据接入效率与质量的双重飞跃。

面对百度APP日均数千亿PV、超百PB数据规模带来的巨大挑战，我们完成了数据仓库的系统性升级。本文详细阐述了通过"两步走"策略解决资源压力、处理延迟和架构瓶颈的全过程。

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。