速度要快、知识要专业丰富、应用要有趣多样、推理要准确,这是大模型的卷。
推荐系统要与时俱进,AB实验算法要快速迭代,精准营销要不断挖掘新增长点,这是数据分析的卷。
数据查询要又快又稳,架构要越来越自动化,要实现云自由,这是数据架构的卷。
数据治理要从源头开始,要让架构彻底透明,要智能化,要结合大模型,这是数据治理的卷。
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推荐语:大模型的工程落地阶段,最重要的是推理阶段的速度,英伟达在AI推理加速的工程研发经验向来深厚,在大模型盛行之际便能立马推出对应的加速套件。演讲题目:大模型推理加速套件TensorRT LLM 介绍推荐语:相比互联网,金融行业包含更多关于经济运行的规律,结合金融经验的大模型,将具备更深度的世界运行常识。杨青 度小满 数据智能应用部总经理、度小满技术委员会执行主席Alexis Rolland,Ubsoft China,Development Director演讲题目:Pioneering 2D image generation for AAA games(助力3A大作:领跑2D图像生成技术)推荐语:电商大厂如何用基于多模态大语言模型的视频剪辑&生成技术赋能商家和用户,让营销策略更丰富,购物体验更有趣。推荐语:大模型幻觉是当前应用的一大瓶颈,也是在落地阶段最让业务方头疼的问题,缓解策略的探索将是重中之重。演讲题目:大模型幻觉的起因、评估及落地场景下基于知识图谱的缓解策略探索
推荐语:作为移动互联网时代营销增长的代表性智能应用,在常规范式趋于成熟的当下,如何在大模型时代重新定义“什么是好的推荐系统”?推荐语:AB实验算法是企业快速迭代更新找寻增长变量的秘诀,其本身也在不断迭代中,源头上从医学领域找寻新的灵感,为保证效果需要优化实验外部有效性,为快速进行反馈迭代则需要优化实时性。胡金波 重庆医科大学附属第一医院 内分泌科 副研究员,主治医师演讲题目:如何保证实验外部有效性(External Validity)推荐语:从线上到线下,从电商到内容,数据运营如何持续挖掘新场景、新玩法。
推荐语:为追求极致速度,向量化计算是不可避免的趋势,看字节如何借助向量化引擎,突破Spark、Presto的瓶颈,获得两倍性能加速比?演讲题目:湖仓一体加速引擎Bolt及在字节跳动火山引擎LAS的应用推荐语:支撑需求千变万化的广告业务,性能和稳定性是最核心的指标,字节如何在最快的OLAP引擎上,继续把这两方面做到极致?蔡政 字节跳动 商业化技术 基础技术团队 广告ClickHouse引擎研发团队方向负责人演讲题目:打造最适合广告业务的ClickHouse引擎推荐语:数据架构越来越标准化,数据应用场景越来越复杂,借助AI推动自动化架构构建,和非结构化数据的AI模型训练,特别是大模型的训练,已经势不可挡。推荐语:云厂商激烈竞争的当下,中小厂如何在此生态下实现云自由?多云融合的大数据基础设施如何做到低成本?Hadoop 与云原生架构如何做融合?跨机房离线任务如何保障计算效率?
推荐语:数据质量问题60%~80%发生在采集阶段,在指标应用阶段才发现质量问题会让人气馁,排查也很低效,治理要从源头开始。推荐语:数据治理除了传统的运动式治理、元数据驱动治理、一站式治理平台、自上而下的治理规范制度约束等解决方案外,也在不断尝试技术创新和架构升级等手段破局和提效,探索更加高效、便捷、丝滑的自动化、智能化解决方案。演讲题目:蚂蚁新一代数字智能化治理平台 AutoFinOps 实践与探索推荐语:通过多层次拆解和数据监控,全方位透明化数据架构,减少资源浪费,降低千万级存储和计算成本。推荐语:从数字化转型到安全合规管理,金融行业的数据治理实践全面分享,更有借助大模型进行智能合规监测的最新案例。
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