将已有春晚观播量和用户反馈数据发送给豆包大模型2.0，再搜索春晚40年的科技应用突破，豆包2.0首先准确调取Excel技能，对数据进行整理，再搜索数据，对不同来源的数据进行跨表整合。完整详实且结构化的数据，为后续创作提供内容支撑。Prompt：结合我之前整理的春晚40年观播量数据和观众反馈情况表,再帮我搜索历届春晚关键科技应用,帮我整理成一个Excel文件。调用工具搜索历年春晚技术，中间不断反思、
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火山引擎为您提供了丰富的监控指标、多渠道监控告警、可视化数据展示、自动化运维工具等多种运维手段，帮助您随时掌握实例运行状态，快速恢复实例健康，确保业务平稳运行。本视频将为您介绍火山引擎的监控和运维能力。
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针对人群：希望系统化掌握实用数据分析方法和工具的企业分析师和一线业务同学。
本期带你掌握：
1.BI 方法论：系统化介绍 BI 落地流程，让方法论可直接对标企业自身场景。
2.大模型赋能：解析如何借助 AI 能力突破传统分析效率瓶颈，提升数据产出效能。
3.全流程实操：真实环境手把手演示，快速掌握DataWind产品核心能力。
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智能分析Agent 搭建实操-数据准备课程是聚焦于搭建中一个基础准备环节——数据准备，详细讲解了数据连接、数据集创建和可视化建模的介绍与实操，确保智能体拥有准确、可理解的数据基础。
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智能分析Agent 搭建实操-配置管理课程是智能体配置与管理的操作讲解，包含了智能体的创建、发布以及数据集、内容管理、提示词等在内的全方位配置操作。同时，涵盖了运维管理以及系统运维介绍。
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权威咨询机构 IDC 预测 AI 部署将逐渐从云向端侧扩展，同时物联网与大模型的结合应用正在开启一个全新的智能时代。如何让大模型更好地与端侧智能进行融合，让AI生产力为企业降本增效？
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随着字节跳动旗下业务的快速发展，数据急剧膨胀，原有的大数据架构在面临日趋复杂的业务需求时逐渐显现疲态。而伴随着大数据架构向云原生演进的行业趋势，字节跳动也对大数据体系进行了云原生改造。本次分享将详细介绍字节跳动大数据容器化的演进与实践。
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大模型离线推理，是指在具有数十亿或数万亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理，在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临了很大挑战。本次分享将介绍如何利用 Ray 及云原生优势助力大模型离线推理。
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机器学习在字节跳动有着丰富业务场景：推广搜、CV/NLP/Speech 等。业务规模的不断增大对机器学习系统从用户体验、训练效率、编排调度、资源利用等方面也提出了新的挑战，而 Kubernetes 云原生理念的提出正是为了应对这些挑战。本次分享将主要介绍字节跳动机器学习系统云原生化的落地和实践。
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AI 正以空前速度重塑行业，大模型成为继移动互联网后的新科技浪潮。如何将其与业务深度融合，实现落地，仍是数字化转型的核心挑战。有效 Prompt 是驱动模型达成业务目标的关键，但业务诉求常模糊、缺乏标准答案，模型理解差异大。企业需让模型准确理解需求、稳定输出高质量结果，并在数据积累中持续优化性能与价值。
PromptPilot 应运而生，通过对话与任务用例自动生成高质量 Prompt 与评估标准，运行中持续识别并优化问题，释放大模型潜力，让非技术人员也能轻松驾驭大模型，推动落地与创新。
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大模型技术已深度融入业务实践，各企业期望其释放更大商业价值。
但大模型落地之路面临许多挑战和顾虑。
如何精准对接业务需求与发展蓝图，制定切实可行的大模型落地策略?
IDC发布首个大模型应用策略与行动指南
一为您揭晓一
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