本文从技术应用架构以及AI大模型赋能角度介绍腾讯文档AI智能助手的探索和实践之路。作为一款集多功能为一体的AI产品，腾讯文档全品类与AI进行了深度融合，全面提升用户生活和办公中的效率。通过腾讯文档AI，你脑海中灵光一现的Idea可以快速转化为详细的内容，在各种类型的文档中同源流转。同时，面对纷繁复杂的信息，腾讯文档AI也可以加以分析处理，帮助你从海量的信息中提炼出有价值的内容，从而将他们转化为属于你的认知。
近期，在谈及人工智能的发展速度时，马斯克预计，按照当前的技术进步速度，到2030年人工智能的智力可能超越人类，这项技术甚至有可能终结人类。那么，人工智能的强大究竟对人类将带来更多机遇还是危机呢？今天，我们特邀了《深入理解 FFmpeg》作者 刘歧老师，他将为我们深入剖析当 AI 越来越强大的时候，我们该怎么面对。基于此，鹅厂工程师撰写了这篇文章，帮助大家从硬件底层，深入理解软件开发。
近年是全球风险投资的低潮，生成式AI（GenAI）却逆市而起，去年的融资笔数和融资额分别增长66%和400%（来源：CB Insight，如下图所示），融资额高居所有细分领域第一位（来源：Dealroom.co）。去年美国前5大风险投资中，OpenAI、Anthropic（2笔）和Inflection AI三家GenAI公司占据了4个，融资额分别高达100亿美元、40亿美元、20亿美元和13亿美元，主要投资者是微软、亚马逊、谷歌和英伟达等巨头（来源：Crunchbase）。
DataWind 是火山引擎数智平台VeDI旗下的一站式数据分析与协作平台，本篇主要介绍DataWind三部分内容：第一，数据探索与分析；第二，数据协作与集成；第三， AI 能力融合。 目前，DataWind在字节内部支持500+业务，覆盖绝大多数员工使用需求，每天有超过80%的业务用户活跃使用，数据模型数220k+，支持海量数据处理需求，千亿级数据可以实现秒级查询。
在数据处理和分析的领域，提升查询效率始终是一项关键挑战。对于 OLAP 来说，性能的关键需求在于能支持实时分析，应对复杂查询，提供快速响应，并具备良好的可扩展性。这些方面，对于满足高效、准确的数据分析需求至关重要。 火山引擎正式发布《云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书》，白皮书通过使用 SSB 100G、TPC-H 100G、TPC-DS 100G 数据集进行性能测试，展示出 ByteHouse 在查询效率方面的显著成果，并详细介绍ByteHouse在实时数仓、复杂查询等八大应用场景的高性能应用表现。 作为一款OLAP引擎，伴随字节跳动各业务的发展，ByteHouse已经过数百个应用场景和数万用户锤炼，在2022年3月，部署规模已超过1万8000台，最大的集群规模在 2400 余个节点，管理总数据量超过700PB，并逐步在外部金融、泛互等场景应用和推广。为了更好支持字节内外部大规模数据和复杂场景应用，性能一直以来是ByteHouse重点打磨的产品基本功。
