这个问题小伙伴的想法是：用Ai做开发首先自己要有基本的代码基础，能看得懂代码，不能完全空手去做，就算用Ai开发，自己也还是要去从基础学的，至少学成这个语言初级开发的水平，包括每次调试错误，多问问Ai为什么;运维小伙伴们在AI编程实践中总结的这些想法，涵盖了从学习、开发到应用的全流程，通过快速掌握AI编程基础、构建正确的开发思维、合理运用开发工具与语言、巧妙应对开发难题，运维人员能够突破传统工作模式

这个问题小伙伴的想法是：用Ai做开发首先自己要有基本的代码基础，能看得懂代码，不能完全空手去做，就算用Ai开发，自己也还是要去从基础学的，至少学成这个语言初级开发的水平，包括每次调试错误，多问问Ai为什么;运维小伙伴们在AI编程实践中总结的这些想法，涵盖了从学习、开发到应用的全流程，通过快速掌握AI编程基础、构建正确的开发思维、合理运用开发工具与语言、巧妙应对开发难题，运维人员能够突破传统工作模式

AI时代，多模态数据成为大模型的基础设施。无论是自然语言处理中的词嵌入、计算机视觉中的特征提取，还是推荐系统中的用户建模，向量化的表达方式为多模态数据与AI应用之间架起桥梁，赋能AI应用实现规模化、实时化、智能化。随着AI应用的深入渗透，向量数据量正以指数级增长，从百万级、十亿级向量迅速迈向百亿、千亿甚至万亿级别，向量检索技术也面临着前所未有的严峻挑战。

AI时代，多模态数据成为大模型的基础设施。无论是自然语言处理中的词嵌入、计算机视觉中的特征提取，还是推荐系统中的用户建模，向量化的表达方式为多模态数据与AI应用之间架起桥梁，赋能AI应用实现规模化、实时化、智能化。随着AI应用的深入渗透，向量数据量正以指数级增长，从百万级、十亿级向量迅速迈向百亿、千亿甚至万亿级别，向量检索技术也面临着前所未有的严峻挑战。

底层，是自研的Agent Infra，支持模型、上下文、检索、记忆等核心能力，未来TDAI将把Agent Infra能力开放出来，与所有伙伴一起通力合作，孵化更多专属智能体，最终迈向属于数据库的超级智能体时代。腾讯云不再追求一个“全能”的数据库，而是将数据库的能力彻底“解耦”与“重组”，将数据库的各个功能模块——计算、存储、元数据、引擎、调度等，拆解为标准化、可组合的“基础组件”，根据具体业务场景

底层，是自研的Agent Infra，支持模型、上下文、检索、记忆等核心能力，未来TDAI将把Agent Infra能力开放出来，与所有伙伴一起通力合作，孵化更多专属智能体，最终迈向属于数据库的超级智能体时代。腾讯云不再追求一个“全能”的数据库，而是将数据库的能力彻底“解耦”与“重组”，将数据库的各个功能模块——计算、存储、元数据、引擎、调度等，拆解为标准化、可组合的“基础组件”，根据具体业务场景

人工智能正处于关键转折点，”微软数据、人工智能与数字应用事业部企业副总裁Jessica Hawk在博客中写道，“实验阶段已结束，实战时代正式开启。数据集中化从终点线转变为起点，随着智能体日益复杂，'AI就绪'的定义也在演变——它们需要基于业务运营的丰富情境化数据才能产出有意义的结果。核心仍是Fabric平台，但它正逐渐成为构建AI系统的基石——这些系统不仅能识别事物本质，更能理解事物间的关联性。图

人工智能正处于关键转折点，”微软数据、人工智能与数字应用事业部企业副总裁Jessica Hawk在博客中写道，“实验阶段已结束，实战时代正式开启。数据集中化从终点线转变为起点，随着智能体日益复杂，'AI就绪'的定义也在演变——它们需要基于业务运营的丰富情境化数据才能产出有意义的结果。核心仍是Fabric平台，但它正逐渐成为构建AI系统的基石——这些系统不仅能识别事物本质，更能理解事物间的关联性。图

人工智能正处于关键转折点，”微软数据、人工智能与数字应用事业部企业副总裁Jessica Hawk在博客中写道，“实验阶段已结束，实战时代正式开启。数据集中化从终点线转变为起点，随着智能体日益复杂，'AI就绪'的定义也在演变——它们需要基于业务运营的丰富情境化数据才能产出有意义的结果。核心仍是Fabric平台，但它正逐渐成为构建AI系统的基石——这些系统不仅能识别事物本质，更能理解事物间的关联性。图

过去六年间，非结构化数据的体量与多样性，以及生成或依赖这类数据的人工智能应用数量，均呈现爆发式增长。更值得关注的是，五分之二的企业领导者坦言，公司存储的大部分数据仅使用一次后便被闲置。非结构化内容构成了现代人工智能系统的基石，因此企业必须构建强大的非结构化数据基础设施，方能在人工智能驱动的时代取得成功。所谓非结构化数据基础，是指企业具备以下能力：快速识别组织内存在的非结构化数据，评估其质量、敏感度