百度MEG上一代大数据产品存在平台分散、易用性差等问题，导致开发效率低下、学习成本高，业务需求响应迟缓。为了解决这些问题，百度MEG内部开发了图灵3.0生态系统，包括Turing Data Engine(TDE)计算&存储引擎、Turing Data Studio(TDS)数据开发治理平台和Turing Data Analysis(TDA)可视化BI产品。依托图灵3.0生态，我们引入了数据湖表格式：Apache Iceberg，利用其特性并在多种业务场景下进行优化实践，解决图灵数仓业务实时数据入湖，数据表历史记录更新效率低等多个痛点问题。
随着互联网电商平台竞争的加剧，各平台的业务复杂度不断提升，线上环境的稳定性面临更大挑战。在汇金领域，由于其高资金属性，除了确保链路可用性达到99%以上，防止资损亦成为关键保障事项。得物汇金业务涉及复杂的资金流和大额资金敞口，因此实施资损防控尤为重要。
阿里集团安全部正在积极探索如何打造由多智能体组成的虚拟网络安全专家，以在工作中发挥创造性的积极作用。作为算法团队的一员，首先需要调研多种不同的MAS（多智能体系统）的协作方式，并验证其能否快速实现。在这个过程中发现，现有的AI workflow类型产品的功能比预想的更加广泛，因此希望通过这篇文章记录并分享一些思考的内容。“xxxx is all you need” 是我很喜欢的一个标题格式，它能够很旗帜鲜明地表达个人观点。这里的workflow不是指固定编排的系统设计模式，而是AI workflow产品（甚至特指有图形化画布编排的产品），例如百炼应用、Dify、扣子等等。
本专题是我们打造智能数字人的部分实践总结。我们将探讨六大核心环节：LLM文案生产赋予数字人思考和内容生成能力，如同其“大脑”；LLM互动能力则聚焦对话逻辑与拟人化交流，是实现自然交互的关键；TTS（语音合成）技术负责将文字转化为富含情感、个性化的“声音”；形象驱动技术让语音与表情、口型、肢体动作精准同步，塑造逼真视觉形象；音视频工程解决实时渲染、低延迟传输与高质量画面输出的技术挑战；最后，服务端工程构建稳定、弹性、高并发的后端支撑平台，确保数字人服务高效稳定运行。欢迎大家一起交流进步。
本篇文章会以Android为例，从各个方面介绍UE包中的可裁剪部分的优化思路与实践，同时优化APK大小和Native库的运行时内存占用，其中的策略也可以复用在其他平台。
