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- 来自专栏存储公众号：王知鱼
GenAI时代，海量存储何去何从？
我们正面临着一个规模难以想象的数据时代，传统的数据增长和管理模式即将在2030年后达到极限，而生成式AI（GenAI）既是这场危机的催化剂，也必须成为解决危机的关键工具。 GenAI的双重角色： GenAI不仅是数据爆炸的“问题制造者”，更是在未来应对制造、成本、能耗和可持续性等多重限制时，提升存储效率所“必需的解决方案”。 在GenAI和数据合规的驱动下，未来的存储架构将最终演变成一个简单的、“非黑即白”的二元模型。 数据存储的“蛮荒增长”时代即将结束，一个必须兼顾经济效益和环境可持续性的新时代正在到来。 性能过剩是一种罪： 强调了“用合适的工具做合适的事”的重要性。 GenAI作为数据爆炸的催化剂，其自身在数据治理和存储优化方面，能发挥哪些具体作用？
37810编辑于 2025-10-09 - 来自专栏API安全
浅谈在GenAI时代掌握数据安全
布鲁金斯学会预测，未来10年，GenAI有望将生产率和产出提高18%。 什么是GenAI？ 使用GenAI有很多的好处： 创造性和多样性：GenAI能够根据输入的指令或条件生成新颖且多样化的内容，可以用于创作故事、设计艺术品等。 数据分析：GenAI可以处理和分析大量的文本数据，提取有用信息、进行情感分析等。 边缘计算和GenAI的融合 在快速发展的人工智能领域，GenAI的采用为各行业的企业带来了巨大的希望。 随着企业越来越多地拥抱人工智能的力量，边缘计算和GenAI的融合拥有改变全球行业的巨大潜力。 GenAI如何威胁数据安全 GenAI在某些情况下可能给数据安全带来潜在威胁。 在GenAI时代，确保数据安全至关重要。比如，需要教育和培训员工，提高对数据安全的重视和意识，包括隐私保护、密码安全、社交工程等方面的知识。
1.3K20编辑于 2023-08-02 - 来自专栏云云众生s
为什么说数据工程师是GenAI时代的无名英雄
译自 3 Reasons Data Engineers Are the Unsung Heroes of GenAI，作者 Barr Moses。 根据 Salesforce 2023 年 11 月的报告，另有 77% 的商业领袖 担心他们已经错过了 GenAI 的好处。 促进 RAG 以改善 LLM 输出 目前，大多数在 GenAI 中取得成功的组织正在使用 检索增强生成 (RAG)。 可靠、高质量的数据 最终，GenAI 的成功取决于数据质量。如果没有持续向 LLM 提供准确、可靠的数据，即使是最先进的模型也无法产生有用的输出。
28510编辑于 2024-05-06 - 来自专栏Apache Doris
Apache Doris 2025 Roadmap：构建 GenAI 时代实时高效统一的数据底座
2025 年，Apache Doris 社区将秉承“以场景驱动创新” 的核心理念，持续深耕三大核心场景的关键能力，并对大模型 GenAI 场景的融合应用进行重点投入，为智能时代构建实时、高效、统一的数据底座 Apache Doris 2025 Roadmap2025 年，社区将秉承“以场景驱动创新” 的核心理念，持续深耕三大核心场景的关键能力，并对大模型 GenAI 场景的融合应用进行重点投入，为智能时代构建更加实时 大模型 GenAI 场景融合应用： Doris 社区始终坚持创新、拓展技术边界。2025 年将在与生成式人工智能（GenAI）融合应用上进行重点投入，打造适配 GenAI 时代的数据基础设施。 届时，Doris 将从高效分析引擎扩展为高效的分析和混合检索引擎，成为智能时代实时、高效、统一的数据底座。 此外，今年还会发布 4.0 版本，推出面向 AI 时代的数据基础设施。
72000编辑于 2025-04-03 - 来自专栏ThoughtWorks
关于GenAI，要冷静
然后随之而来的，似乎都不谈LLM了，开始谈GenAI、谈大模型了。仿佛人类想象中能够触达的输出，大模型也都可以。 关于GenAI，要冷静 关于GenAI的实施，我劝你冷静。 目前来说，期望引入GenAI来服务于对外的业务，相对来说风险较高，而从商业模式来说，以GenAI作为项目交付物，且服务于甲方的客户的交付项目，几乎有着不可评估的交付风险，当然潜在就存在不可估量的咨询潜力 目前来说，期望引入GenAI来解决企业发展问题，或者解决流程问题，几乎都是不太可能的。 所以对于GenAI，在全面狂欢之下，反而更应该冷静，因为隐藏在GenAI美好表象后的风险远比想象中要大。
25610编辑于 2024-05-11 - 来自专栏云云众生s
GenAI揭示硅谷芯片古董
译自 Year in Review: GenAI Exposed Silicon Valley Chip Antiquity，作者 Agam Shah 覆盖了超过十年的企业IT。
23010编辑于 2024-03-28 - 来自专栏AI分享
AI与GenAI深度解析
人工智能（AI）与生成式人工智能（GenAI）作为数字时代的技术双引擎，正通过算法创新与场景突破重塑全球产业格局。 GenAI的技术特性与价值内核作为新型人工智能范式，生成式人工智能（GenAI）特指具备内容原创能力的算法体系。 Service 为核心的 GenAI 开发生态。 二、超个性化服务范式（Azure认知服务与OpenAI协同）在Azure数据智能体系支撑下，生成式AI正在重塑个性化服务标准：智能推荐3.0时代：通过Cosmos DB实时用户画像与生成模型的结合，构建动态内容创作型推荐系统 这种复合型知识体系的构建，不仅关系到认证考试的顺利通关，更将决定开发者在AI 2.0时代的技术话语权——当企业数字化转型进入深水区，能够驾驭两类技术协同创新的工程师，必将成为驱动产业智能化升级的核心力量
5.2K10编辑于 2025-04-14 - 来自专栏新智元
ACM最新论文戳破大公司「开源」谎言，GenAI时代到底如何定义「开源模型」
在软件时代，「开源」的概念并不模糊。我们可以非常清楚自信地说，Linux是开源的，Windows是闭源的。 更具体地说，曾经的「开源」是指能够访问、修改源代码，并对程序的使用或发行不加限制。 但进入AI时代，这个概念变得愈发模糊。关于人工智能模型的「开源」到底如何界定，社区和行业专家仍未达成一致。 论文提出，鉴于GenAI系统的复杂性，最有效的方法将是把「开放性」视为一个复合且分级的概念。
35310编辑于 2024-06-27 - 来自专栏云云众生s
构建基于事件的GenAI应用
将GenAI应用推向市场最终需要一个通用的运营模式和数据集成平台。 全球各地的公司正在尝试构建 GenAI 驱动的应用和工具，以提高效率和创新。IDC 的新预测显示，面向 GenAI 的支出将在 2023 年达到 159 亿美元。 构建这些数据驱动的 GenAI 应用需要开发跨越多项技能的复杂应用程序。此外，目标不是构建单一的基于 GenAI 的应用程序。 最终，推出 GenAI 应用程序到市场需要一个通用的操作模式和数据集成平台。 根据我们团队与数百名正在构建 GenAI 应用程序的客户的讨论获得的见解，我们发现构建 GenAI 应用程序的最佳方式是采用事件驱动模式。我们确定了这些应用程序往往具有的四个一般步骤。
55710编辑于 2024-03-28 - 来自专栏云云众生s
GenAI技术栈架构指南—10 个工具
译自 The Architect’s Guide to the GenAI Tech Stack — 10 Tools，作者 Keith Pijanowski。 不是你老式的基于设备的对象存储，它服务于廉价且深入的归档用例，而是现代的、高性能的、软件定义的和 Kubernetes 原生的对象存储，这是现代 GenAI 堆栈的基石。
65010编辑于 2024-06-05 - 来自专栏云云众生s
Oracle的代码助手：时尚地迟到GenAI派对
Oracle 内部正在酝酿一款新的 GenAI 工具，未来将投放市场，以满足 Java 和 SQL 开发人员等开发人员的特定需求。 译自 Oracle's Code Assist: Fashionably Late to the GenAI Party，作者 Darryl K Taft。 Oracle 公布了其加入 GenAI 派对的意图，并推出了一个正在开发中的基于 AI 的新工具 Oracle Code Assist，该工具将帮助开发人员更快地构建应用程序。
32110编辑于 2024-05-10 GenAI浪潮中，“气宗”为何比“剑宗”更重要
腾讯研究院与中国传媒大学文化产业管理学院合作推进的《破晓：GenAI重塑文化产业》研究项目，将聚焦 GenAI在长视频、短视频、音乐、动画、网络文学等重点领域的应用，研究文化产业在人工智能时代的系统性变革 GenAI技术有望将动画电影制作周期从三到四年缩短至一年左右，将大型广告项目制作耗时从两三个月压缩到两周左右；制作预算将远低于传统时代；可实现相同甚至更优的成品质量。 8.GenAI时代的行业人才应当注重底层能力培养。 3.GenAI时代出现了大量的超级个体，您认为超级个体的核心能力是什么，对于制作团队的配置有什么影响？更多创作者涌入内容制作领域，会产生什么样的行业变化？ 7.GenAI对行业人才培养提出了什么样的挑战？如何让人才符合AI时代的行业需求？吕欣：目前许多教学课程的盲目“AI化”是危险的，砍掉理论课、美学课更是短视。
37820编辑于 2025-12-30- 来自专栏云云众生s
GenAI遇上SLM：边缘计算的新纪元
译自 GenAI Meets SLMs: A New Era for Edge Computing，作者 Pankaj Mendki。 让我们想象一个场景：一家医院的患者拥有自己的医疗记录。 现在，想象一下当边缘计算由 GenAI 提供支持时的可能性。这种融合不仅使解决方案更智能，而且使解决方案更具自主性，并为开发个性化的智能医疗保健开辟了新的可能性。但边缘计算的影响不仅限于医疗保健领域。 如今，开发人员主要使用大型语言模型 (LLM) 来开发 GenAI 应用程序，因为它们具有明显的优势。但 LLM 的规模和复杂性使其对资源受限的边缘设备提出了挑战。
35800编辑于 2025-02-09 - 来自专栏云云众生s
Adidas如何推动工程成功，包括使用GenAI
GenAI 试点显示 GitHub Copilot 提升 20% 效率，但架构和 DevOps 成熟度至关重要。 他绝不是在争辩说所有的 GenAI 都是万能药。 在没有透露他们在 Copilot 之前尝试过哪种 GenAI 工具的情况下，他确实将其描述为一场灾难，90% 的开发者回应说他们是在浪费时间进行故障排除。 Cornago说：“他们有时在封闭的生态系统中工作，不同的合作伙伴在采用GenAI方面处于不同的状态。并非所有人都将其API、代码库或IDE开放，以便自然或顺畅地使用GenAI。” 最后，Cornago说：“拥抱变化，并改进我们的工作方式，比GenAI更有影响力。”
24100编辑于 2025-03-16 - 来自专栏架构驿站
一文读懂如何基于 GenAI 提升编码效能
与此同时，新兴的通用 GenAI （人工智能技术）具有极具潜力来满足这一需求。 作为一种前沿技术，GenAI 结合了人工智能和编码领域的知识，为开发者们提供了独特的“协作”优势。 通过利用 GenAI，开发人员可以获得高效的编码支持和创意灵感，以便更快、更智能地解决复杂的编程问题。 — 01 — 什么是 GenAI 以及对编码效能的影响 ？ 那么，什么是 GenAI ？以及对编码效能的影响 ？ 通常来讲，GenAI 是一种新型的代码生成式人工智能技术。 — 03 — 常用 GenAI 工具简要解析 通常来讲，GenAI 可以通过为开发人员提供智能代码建议、自动执行重复编码任务和协助代码现代化来提高编码技能。 — 04 — 基于 GenAI 进行编码效能的价值及意义 通常而言，作为一项令人振奋的技术，GenAI 在编码过程中发挥着关键作用。
95210编辑于 2024-01-29 - 来自专栏云云众生s
Pulumi推出GenAI堆栈模板: 首批支持Pinecone和LangChain
译自 Pulumi Templates for GenAI Stacks: Pinecone， LangChain First，作者 Joab Jackson。 进入 GenAI 领域的组织现在面临着 GenAI 的编排挑战。他们发现将这些组件从开发人员的笔记本电脑移动到生产环境中可能会导致错误并且时间消耗巨大。 为了简化部署，基础设施即代码(IaC)软件提供商 Pulumi 引入了两个基本 GenAI 工具的“提供程序”或模板，即 Pinecone 向量数据库和用于构建 LLM 的 LangChain 框架。 这两个模板加入了一个组合，该组合涵盖了 150 多个云和 SaaS 服务提供商，包括 GenAI 空间中使用的许多其他服务，如用于前端的 Vercel Next.js 和 Apache Spark。 如何使用IaC构建GenAI堆栈 这个想法是，可能没有运维经验的AI专业人员可以使用Pulumi以Python或其他语言定义和编排ML堆栈。
31710编辑于 2024-03-28 - 来自专栏云云众生s
Podman Lab帮助开发者开启GenAI
译自 Red Hat Podman 'Lab' Gets Developers Started on GenAI，作者 Joab Jackson。
43910编辑于 2024-05-16 - 来自专栏AI
暗网热卖的GenAI账户：背后的洞察
在数字时代，生成式人工智能（GenAI）技术正以惊人的速度改变各行各业。无论是在内容创作、图像生成，还是在编程和自动化任务中，生成式AI都展现了其无穷的潜力。 这种信息操纵的潜力是巨大的，尤其是在当前信息爆炸的时代，公众很难辨别真假信息的情况下。更令人担忧的是，随着生成式AI技术的不断发展，这种滥用的可能性也在增加。 在这个信息化时代，技术的发展不仅带来了便利，也带来了新的挑战。作为社会的一部分，我们必须保持警惕，不断提升自身的安全意识和技术水平，以应对这些日益严峻的网络威胁。
33410编辑于 2024-08-06 - 来自专栏云云众生s
通过这个简单技巧节省宝贵的GenAI Token
GenAI提速省钱绝招！告别直接上传大数据，用Prompt描述数据集Schema，让LLM生成代码本地执行！ 译自：Save Valuable GenAI Tokens With This One Simple Trick 作者：Joab Jackson 于大型语言模型 (LLM) 的生成式 AI 服务， Tokens 和费用 用户提供的信息以及与 GenAI 聊天服务交互时收到的答案被称为“上下文窗口大小”。这通常以 tokens 衡量。 粗略地说，一个 token 大约等于 3/4 个英语单词。 然后，不要要求 GenAI 回答你的问题，而是要求 GenAI 生成必要的代码或查询来回答这些问题。 然后，你在本地环境中执行代码。 “你不会违反上下文窗口大小。你不会牺牲数据的隐私，”他说。
30600编辑于 2025-03-18 - 来自专栏云云众生s
Docker在DockerCon上推出GenAI Stack和AI Assistant
译自 Docker Launches GenAI Stack and AI Assistant at DockerCon 。 在本周三的DockerCon大会主题演讲时，Docker通过发布GenAI Stack来回答这个问题。 GenAI Stack结合了来自Docker及合作伙伴Neo4j、LangChain和Llama的技术和工具。 他说:"我们定义了一个GenAI Stack，它解决生成式AI中最常见的用例，将这些技术打包成Docker容器，然后在外面加上Docker Compose的编排。
38010编辑于 2024-03-28
腾讯云开发者
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