2023 年被称为大模型元年，但真正让人记住的模型并不多。到了 2024 年，技术与应用的双重驱动，让大模型进入前所未有的“快车道”。2025 年初，DeepSeek 的爆火更是点燃了全球的热情，每周都有数个乃至十余个新模型问世，文本、语音、图像、视频全线开花。可是在这琳琅满目的发布与宣传中，谁才是真正的 SOTA？通用榜单、技术报告的数据真的可靠么？面对眼花缭乱的分数、榜单与宣传语，企业和开发者又该如何选型？这篇文章带你穿梭大模型“井喷之年”的浪潮，揭开榜单背后的真相，并分享一套面向业务实践的评测方法论。读完之后，你也许会发现：选模型，不只是追逐最新的名字，而是一次关乎判断力与洞察力的考验
在数据规模持续扩张、业务复杂度不断提升的背景下，传统大数据平台在开发规范、数据质量与运维效率方面暴露出诸多不足。 百度MEG TDS（Turing Data Studio）平台围绕“流程标准化、质量可控化、运维智能化”三大方向，提出并实践了一套系统化的数据治理方案。 从开发阶段的环境隔离、自动化配置与强制评审，到数据生产中的实时质量校验与SLA风险监控，再到运维阶段的智能日志分析与基于血缘的快速溯源与回溯，TDS逐步构建出全链路的治理闭环。 该体系不仅有效降低了误操作与数据污染风险，还大幅提升了问题定位与修复效率，为数据资产的健康与可信提供了坚实保障。 本文将深入解析TDS在数据治理实践中的核心理念、技术落地与治理成效，为业界提供可借鉴的经验与参考。
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的原因以及未来展望。
随着AI时代的到来，各类AI工具层出不穷，业界都在探索一套完整的AI加成的提效方案，我们团队基于自身特色，利用起团队沉淀好的历史知识库，落地了一套深度结合AI的工作流，用AI武装研发团队，实现研发效率的提升。
随着投资人群的年轻化与多元化，股票类产品正从功能导向的交易工具，逐步演进为集数据洞察、策略支持与情绪连接于一体的综合服务平台。面对更加理性、自主的用户群体，平台不仅需提供清晰可信的信息表达与高效流畅的交互体验，更需通过系统化的设计语言与内容策略，持续传递专业性与可信度，构建用户对平台价值观的高度认同与情感归属。为应对这一变革挑战，设计团队从百度搜索结果页到百度股市通（百度金融官网），展开覆盖搜索结果卡片至落地页的全链路体验重构，系统梳理金融场景下的用户需求与产品逻辑，通过统一设计语言与响应式策略驱动体验革新，全面提升百度金融在多端多场景下的专业表达与用户信任感。
本系列文章将系统介绍我们在播放器音频后处理模块中的技术方案与工程实现，主要面向音视频方向的开发者。我们主要基于 FFmpeg的音频滤镜框架，结合自定义模块，构建了一套可扩展、高性能、易适配的音效处理链路。
主要概述百度搜索业务数据建设的创新实践，重点围绕宽表模型设计、计算引擎优化和新一代业务服务交付模式（图灵3.0开发模式）三大方向，解决了传统数仓在搜索场景下面临的诸多挑战，实现了搜索数据建设的高效、稳定、低成本；为百度搜索业务敏捷迭代奠定夯实基础。
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。
日志中台是百度内部针对打点数据的全生命周期管理平台，作为公司日志数据的唯一入口，承担以下核心职能：1.功能覆盖：提供从数据采集、传输、存储到查询分析的一站式服务，支持产品运营分析、研发性能监控、运维管理等多元场景。2.业务赋能：通过标准化流程实现用户行为日志的埋点申请、审批及退场管理，助力APP端、服务端等业务线挖掘数据价值。3.生态协同：与大数据平台、推荐中台、性能平台深度联动，避免重复建设，提升资源利用率，强化业务中台能力。
