字节跳动背后的AI数据基建长什么样？

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当非结构化数据激增， 传统数据湖是否已经力不从心？ 视频分析模型训练时， 数据预处理耗时超过训练本身？ 大模型需要海量素材， 但存储和检索效率低下？      不同模态数据（文本+图像）难以关联分析？ 随着AI技术的快速迭代与大规模商业化落地，AI应用正以前所未有的深度和广度重塑各行各业，对企业数据架构也提出了全新要求。 数据作为AI的“燃料”，其存储、处理与管理的效率直接决定了AI应用的成效。 面对海量非结构化数据、多模态关联分析、高性能训练需求等挑战，传统数据架构已难以满足AI时代的需求， 那么字节跳动如何构建新一代AI数据基建？ 4月15日14:00， 来自 火山引擎 数智平台的解决方案和产品专家将给出答案 —— 多模态 数据湖 。 在本次直播中，我们将深入解析多模态数据湖架构以及湖分析、湖管理等能力，并进一 ………………………………