生成式 AI 带来的科技变革刚刚开始，安全将是决定这场变革走向的重要关键变量，火山引擎希望通过《生成式 AI 安全白皮书》与《火山方舟大模型服务安全白皮书》的发布，为行业带来一份参考。点击获取完整版白皮书，共同构筑可信 AI 的未来。

为了向用户提供更高数据安全等级和掌控权，火山方舟首发支持 MaaS 原生的 HYOK（Hold Your Own Key，自持密钥）能力，数据集与精调模型的传输、存储、调用过程全部支持使用用户自持密钥。

在当前 AI 技术快速发展的浪潮中，企业普遍认识到利用 AI 技术提升软件开发效率已成为重要的创新方向。然而，在复杂的国际环境下，国内开发者面临着无法使用 Claude Code、Gemini CLI 等国外 AI 工具的困境，这使得对找到高效的 AI 支持开发工具变得愈发迫切。

火山引擎、即梦AI 正式官宣即梦AI 正式上线火山引擎面向企业开放 API 服务涵盖图片生成、视频生成、数字人生成三大类

今天，在FORCE原动力大会上，火山引擎。经过一年多的持续升级，豆包大模型家族在多模态理解和生成能力、Agent 能力上，已位于全球第一梯队。同时，火山引擎持续创新模型服务的定价模式，推出“”，这是业内首个大模型节省计划，让企业达到模型使用成本的全局最优。更强模型、更低价格，让豆包大模型的产业落地高速增长。截至今年12月，目前，已有火山引擎总裁 谭待火山引擎总裁谭待表示，我们正迈向以Agent为技

🌟搭建论文阅读智能体是一个不错的法子：它可以快速识别剖析论文，依预设格式输出省流版总结与详细版解析，省去多步重复操作的繁琐，高效又便捷！它还支持API的调用，可与各类应用无缝集成，深度拓展论文阅读相关功能，全方位满足多样化部署需求～

作者｜刘卯银，火山引擎日志系统架构师日志在可观测技术发展的早期是用做故障回顾的。 我们通过 metrics 发现指标异常，比如成功率下降，然后通过 trace 找到了有异常的某个服务，最后才通过日志找到具体的原因（接口返回异常）。 在现代日志系统里，这些都可以通过日志来一站式解决： trace 本身就是一种特殊格式的日志，metrics 可以通过日志来实时生成。日志主要有三个明显优势：生成和采集非

在大模型领域，随着模型参数规模的扩大和上下文长度增加，算力消耗显著增长。在 LLM 推理过程中，如何减少算力消耗并提升推理吞吐已经成为关键性优化方向。以多轮对话场景为例，随着对话轮数增加，历史 token 重算占比持续增长。

而 veDB-Search，则是基于 veDB MySQL 版的技术底座，拓展出的一站式混合检索的全新服务：用户仅使用 SQL ，即可完成对向量+全文+标量数据的存储和混合检索。如果用户不想使用 RRF，或是想获取具体 score 值，可以使用 veDB-Search 提供的 similarity 函数，此函数返回已经范式化的 score 值，可直接参与 ORDER BY 排序。veDB-Sear

打开方舟 Coding Plan（https://www.volcengine.com/activity/codingplan），活动页面，对比选择适合的套餐，轻量化使用考虑Lite，频繁使用考虑Pro。（https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apikey）使用已注册的火山引擎账号访问实名认证页面（https://cons