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数据无界、湖仓无界,Apache Doris 湖仓一体典型场景实战指南(下篇)

导读: 湖仓一体是将数据湖和数据仓库的优势相结合的数据管理系统。Apache Doris 结合自身特性,提出了【数据无界】和【湖仓无界】核心理念。上篇文章已介绍了 Apache Doris 湖仓一体完整方案,本文将聚焦典型应用场景,进一步深入,帮助读者更好地理解和应用 Apache Doris 湖仓一体。 在数据驱动决策的时代,湖仓一体架构以统一存储、统一计算、统一管理的创新形式,补齐了传统数据仓库和数据湖的短板,逐步成为企业大数据解决方案新的标准。 在上一篇文章中,全面介绍了湖仓一体演进历程以及 Apache Doris 湖仓一体解决方案,具体查阅:(上篇)从 0 到 1 构建湖仓体系, Apache Doris 湖仓一体解决方案全面解读。本文将进一步深入,聚焦于 湖仓分析加速、多源联邦分析、湖仓数据处理 这三个典型场景,分享 Apache Doris 湖仓一体方案的最佳实践。 通过这三个场景的实践,展示 Apache Doris 如何帮助企业快速响应业务需求,提升数据处理和分析的效率。同时,我们也将结合实际场景,提供详细的使用指南,帮助读者更好地理解和应用 Apache Doris...

如何正确看待 AI 的推理能力?走出人类中心主义

编者按: 人工智能真的能"推理"吗?我们是否正在用过于狭隘的人类思维,限制了对 AI 推理能力的认知?我们今天为大家带来的文章,作者的观点是:AI 的推理能力不应被简单地用"人类中心主义"的标准来否定。文章重点揭示了三个关键内容: 推理能力的定义应更加开放,不应局限于传统人类思维模式 通过多个标准化测试(如 HellaSwag、WinoGrande),AI 在推理任务中已展现出显著能力 我们需要以更开放的心态,将 AI 视为一种独特的"外星智能" 这不仅是一篇技术解读,更是对人类智能的深刻反思。在 AI 快速迭代的今天,我们是否能突破"人类中心主义"的思维桎梏,以更开放、更谦逊的态度拥抱这种新兴的"外星智能"? 作者 | Rafe Brena, Ph.D. 编译 | 岳扬 Image by the author using ChatGPT 近期,关于人工智能是否具备推理能力的讨论愈发白热化。近期发布的 DeepSeek R1 模型和 OpenAI o3-mini 模型[1]引发了各方反应[2],有观点认为"这不过是炒作和幻象",也有观点视其为"人工智能的新典范"。 人工智能的推理能力(...

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