数据湖
Bill Inmon:为什么你的数据湖需要的是 BLM,而不是 LLM
当你尝试使用文本生成 AI 解决结构化数据问题时,你投资的数据湖就变成了‘污水池’ 。 ” —— Bill Inmon根据 Gartner 的研究,85% 的大数据项目都失败了。 2023 年,规模达 152 亿美元的数据湖市场增长了 20% 以上,但大多数企业却无法从文本数据中提取价值。
数据湖系列 | 数据湖存储加速方案的发展和对比分析
本文按照数据湖存储加速方案的不同发展阶段铺开,比较了各类方案之间的异同,并深度剖析了这类方案的技术本质。 我们期望本文能够帮助读者对大数据和 AI 场景下的「数据湖存储加速」这个主题建立一个整体把握,为选出适合自己业务的方案提供参考。 图片24 年初,我们和客户 H 进行了交流。
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
谷歌
DeepSeek
AI新词
AI绘画
大模型
机器人
数据
Midjourney
开源
Meta
微软
智能
用户
GPT
学习
英伟达
Gemini
智能体
技术
马斯克
Anthropic
图像
AI创作
训练
LLM
论文
AI for Science
代码
腾讯
苹果
算法
Agent
Claude
芯片
具身智能
Stable Diffusion
xAI
蛋白质
人形机器人
开发者
生成式
神经网络
机器学习
AI视频
3D
字节跳动
大语言模型
RAG
Sora
百度
研究
GPU
生成
华为
工具
AGI
计算
生成式AI
AI设计
大型语言模型
搜索
亚马逊
AI模型
视频生成
特斯拉
DeepMind
场景
Copilot
深度学习
Transformer
架构
MCP
编程
视觉