日志中台承载了百度千亿量级PV的埋点流量，如何对这些流量进行准确监控，并支持个性化字段的抽取、下钻，是日志中台的一大难题。本文简单介绍了日志中台的基本概念及实时流架构，并基于此深入讲解了低成本实现可扩展、高准确度的埋点监控的技术方案。
本文介绍了打点治理的概念和其对于数据质量保障的重要性，分享了日志中台在打点治理方面的解决方案与实践经验。文章从用户痛点和打点治理的难点出发，介绍了日志中台如何通过质量标准的制定、在线化流程的建设和相应的配套工具来解决这些问题。
本次为大家分享创作工具「度加」赋能AI动漫视频应用中，在定制化模型供给、多视角镜头控制、临场感音频合成等方面沉淀的创新经验，进而有效提升AI动漫视频内容的品质感和氛围带入感。
日常项目基础工作耗费大量时间、紧急任务一连“肝”几个大夜……对于一个计算机相关专业研究生来说，几乎是家常便饭。随着大模型能力赋能编码工具，被开发者们戏称的“代码搬砖”生活有了起色。 从去年开始，PPDE 飞桨开发者技术专家、澳门理工大学研二学生王荣胜，和他的实验室伙伴们用上了智能代码助手 Baidu Comate，用于协助解决基础重复的代码编写工作，推进实验室的医学影像数据处理项目提效。原本处理150G的医学影像数据，需要3个人花一周时间才能完成数据处理的代码编写工作。使用 Baidu Comate “实时续写”、“注释生成代码”、“代码生成注释”、“私域知识增强”等功能后，只需要1个人花2天时间就可以完成，项目整体的团队协作效率也获得了提升。
日新月异的商业发展过程中，有效的市场营销至关重要。为用户提供高质量的平台服务、提升广告效率和精准度，是各营销平台的“头等大事”，也对平台底层的研发工作提出了更多挑战。如何快速实现产品迭代以持续满足用户需求？研发效能非常关键。进入大模型时代，这一难题有了新解法。
【1】GPT-4o对话丝滑如真人引爆全网 【2】微软GroupMe聊天应用焕新 【3】Flowith提供了一种很新的聊天方式 【4】神秘大模型一夜刷屏 【5】Vidu横空出世，文生视频对标Sora 【6】Sora进步惊人，但仍需大量人工 【7】OpenAI推出AI图片检测工具 【8】Remini靠黏土滤镜爆火 【9】抖音上线“星绘”APP 【10】Meta开放Quest操作系统
随着大型语言模型的迅猛增长，各种模型在各个领域的应用如雨后春笋般迅速涌现。在研发全流程的效能方面，也出现了一系列贯穿全流程的提效和质量工具，比如针对成本较高的Oncall，首先出现了高质量的RAG助手；在开发阶段的Copilot、Comate、Tabnine等辅助编程应工具；在测试阶段，也有缺陷检查、安全合规检查、智能Code Review等工具；哪怕在交付阶段，也有替代人工的自动化Agent... 当使用git commit提交代码时，需要写繁杂的CommitMessage，有时候写了后却不符合提交规范被hook，有时候还被CodeReview的同学点评写不到点上...智能CommitMessage就是这样一个小助手，帮你按照提交规范自动生成符合规范的CommitMessage。 以百度APP 的提交规范为例，规范包括提交类别、产品版本、需求卡片、变更摘要等，其中类别又包括：功能、更新、优化、提测、上车、Merge、FixBug等，手动抒写较为复杂。
在 AI Native（人工智能原生）时代，广告营销平台经历了根本性的变革，这些变化不仅提升了广告的效率和精准度，还重塑了广告行业的整体运作方式。其中，强大的广告营销智能体是下一代商业广告平台面向客户交付商业价值的首要载体。进一步，生成式 AI 又是广告营销智能体的内核及灵魂，真正达成让客户放开说、简单用、都搞定的极致体验。
本文整理自 4 月 16 日的 2024 百度 Create 大会的公开课分享《百舸 AIAK-LLM：大模型训练和推理加速实践》。 今天要分享的主题是 AI Infra 相关的内容，主要内容分为四部分。 首先和大家一起讨论大模型给基础设施带来的挑战。 第二部分则是向大家介绍一个大模型训练和推理过程中的关键性能指标 MFU，以及为了提升这个 MFU 业界已经做的一些技术和手段。 第三部分则是从百度百舸 AIAK-LLM 实际落地过程中遇到的一些问题出发，通过解决这些问题我们将大模型训练和推理的 MFU 提升到了一个非常好的状态。 最后一部分则是从产品维度简单介绍下相关能力和理念。
