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火山引擎开发者社区

火山引擎Data Agent全面上线售卖！以企业级数据智能体，重构数据应用范式资料来源：火山引擎-开发者社区在火山引擎2025春季FORCE原动力大会现场，火山引擎数智平台解决方案总经理萧然宣布，企业级数据智能体Data Agent即日起正式上线售卖。该产品旨在通过Data+AI的深度融合，助力企业实现数据价值的挖掘与应用。萧然在发布演讲中介绍，Data Agent的研发遵循火山引擎“内外复用”的技术逻辑，即同一支技术团队、同一套代码体系同时服务于字节跳动内部业务及外部企业客户。经过内部多场景实践验证，Data Agent在数据分析、营销等环节展现出显著效能提升，目前已形

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火山引擎豆包大模型系列新品发布豆包大模型1.6系列：包含三个子模型：doubao-seed-1.6（All-in-One综合模型）12、doubao-seed-1.6-thinking（深度思考强化版）12、doubao-seed-1.6-flash（极速版本）12。这些模型支持256K上下文13，具备深度思考、多模态理解和图形界面操作能力。

乐鑫科技 Espressif

EchoEar（喵伴）：乐鑫发布与火山引擎扣子联名 AI 智能体开发板随着生成式人工智能技术的快速发展，大语言模型 (LLM) 正逐步成为推动智能设备升级的核心力量。乐鑫科技携手火山引擎扣子大模型团队，共同推出智能 AI 开发套件 —— EchoEar（喵伴）。该套件以端到端开发为核心理念，构建起从硬件接入、智能体构建到生态联动的一站式开发流程，为开发者提供了一条高效、开放、具备可复制性的落地路径。

火山引擎TTS使用体验语音合成TTS（text to Speech）是我觉得后续开发产品所不可或缺的一个功能，因为相比较于过去的GUI 图形+文字展示，动态形象+语音会更利用人与设备之间的交互。

最新豆包大模型发布！火山引擎推出Agent开发新范式Datawhale大会2025火山引擎 Force 原动力大会6月11日-12日，北京国家会议中心人山人海，2025 火山引擎 Force 原动力大会如约而至。

火山引擎解码生态型增长铁律“技术流量与力量的崛起，本质上是一场生态规模的竞赛。每次浪潮的排头兵，都是指尖沾着代码的开发者——互联网时代的Linux社区让开源席卷全球，移动互联网的App Store催生百万开发者，而今天，大模型正在用API重构产业。”

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TickIt：基于 LLM 的自动化 Oncall 升级资料来源：火山引擎-开发者社区软件工程领域顶级学术会议之一 FSE 2025（The ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering）预计将在 2025 年 6 月于挪威特隆赫姆举行，字节跳动 ByteBrain 团队的论文《TickIt: Leveraging Large Language Models for Automated Ticket Escalation》成功入选（https://arxiv.o

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火山引擎大模型系列都有什么内容用户能准确说出“大模型系列”这个词，说明有一定技术背景，至少不是完全的小白。不过问题比较开放，需要我系统梳理火山引擎的模型矩阵、工具链和应用场景。

个人理解火山引擎的实时对话 AI 如何利用 WebRTC、大模型、语音识别（ASR）、语音合成（TTS）等技术实现低延迟的实时对话功能。火山引擎的实时对话 AI 应用示例（rtc_conversational_ai）展示了如何利用 WebRTC、大模型、语音识别（ASR）、语音合成（TTS）等技术实现低延迟的实时对话功能。以下是其前端代码实现的逻辑介绍，帮助你理解其核心机制和实现思路。

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火山引擎火山云带宽价格首先，成本结构方面，火山云可能用的是高质量的带宽资源，比如BGP多线网络，这种网络能保证更好的连通性和稳定性，但成本更高。另外，如果火山云的数据中心节点分布在多个地区，尤其是海外，国际带宽的成本本来就高，特别是欧美和东南亚这些地方。然后是定价策略。火山引擎作为后来者，可能在品牌溢价阶段，初期定价高一些，或者他们专注于中大型企业客户，这些客户对价格不那么敏感，更看重服务质量。另外，火山云可能提供的是按需付费的弹性计费模式，虽然灵活，但单价可能显得高。服务差异也是一个因素。火山云可能提供DDoS防护、智能

服务器为什么会产生垃圾文件在这个数字化飞速发展的时代，服务器已经成为了我们生活和工作中不可或缺的数据“大管家”。为什么服务器会产生那些让人头疼的垃圾文件呢？

极新携手火山引擎，共探AI时代生态共建的破局点与增长引擎在生成式AI与行业大模型的双重驱动下，人工智能正以前所未有的速度重构互联网产业生态。从内容创作、用户交互到商业决策，AI技术渗透至产品研发、运营的全链条，推动效率跃升与创新模式变革。然而，面对AI技术迭代的爆发期，企业如何利用其赋能增长、实现创新突围？应如何布局业务，又有哪些生态合作的方法值得借鉴？

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推理加速新范式：火山引擎高性能分布式 KVCache （EIC）核心技术解读资料来源：火山引擎-开发者社区分布式 KVCache 的兴起背景在大模型领域，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。实验数据表明（如图1），当每轮输入为 8k tokens 时，运行 6 轮后，历史 token 重复计算占比超过 80%，直接导致了 GPU 算力的冗余消耗。在此背景下，构建高效的历史 token 计算结果缓存机制，

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火山引擎火山云主推产品火山引擎的火山云（Volcano Cloud）作为字节跳动旗下的云服务平台，聚焦于为企业提供全栈云服务解决方案，其生态产品覆盖云计算、大数据、人工智能、音视频、安全等多个领域，尤其强调与字节跳动内部技术生态的深度结合（如抖音、TikTok等场景经验）。以下是其主打的生态产品方向及代表性产品：

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火山引擎的生态怎么样“火山引擎”是字节跳动旗下的**云计算服务平台**，主要为企业提供智能化的技术解决方案，涵盖云计算、大数据、人工智能、音视频处理等多个领域。其“生态”指的是火山引擎通过技术开放、合作伙伴计划、行业解决方案等构建的商业与技术协作网络。以下从多个维度解析火山引擎的生态现状与发展：

基于扣子（Coze.cn）与火山引擎构建高性能智能体的实践指南人工智能（AI）智能体（Agent）平台的兴起，例如扣子（Coze），正显著改变我们构建复杂 AI 应用的方式 1。这些平台旨在降低技术门槛，让不同技能水平的用户都能利用大型语言模型（LLM）的能力，快速开发和部署 AI 解决方案。本报告的目标是提供一份专家级的实践指南，详细阐述如何在扣子中国站（Coze.cn）上创建一个智能体，并重点关注如何集成火山引擎提供的知识库和工作流能力。这份指南基于本人对现有公开文档和资源的模拟操作与分析 1，力求提供清晰、可操作的步骤和深入的理解。报告将遵循特定的格式要求

火山引擎实时语音合成WebSocket V3协议Python实现demo火山引擎(字节跳动旗下)的语音合成产品确实非常面向多媒体内容创作，特别是短视频、有声书和多人场景。火山引擎提供了极其丰富的音色选择(100+音色)，并按以下场景精细分类：

SpringBoot对接火山引擎大模型api实现图片识别与分析Spring AI实战初体验——实现可切换模型AI聊天助手-CSDN博客如上，在上一篇博客，我们已经实现了spring ai对接本地大模型实现了聊天机器人，但是目前有个新需求：

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火山引擎云上实战： DeepSeek R1 大模型（全尺寸）本文将介绍两种在火山引擎云上部署 DeepSeek-R1 全尺寸模型服务的方案，涵盖大模型推理服务的 Terraform 一键部署、容器化部署、资源弹性伸缩和模型可观测。