本次DACon數(shu)智(zhi)會議上(shang)的論壇設置，目的是推動降本增效，并探索Agentic AI、AI Infra、智(zhi)能(neng)湖倉(cang)等(deng)關鍵技術的最新實踐與應用落地，為技術決策者(zhe)、開發(fa)者和企業(ye)創新團隊提(ti)供了一個交(jiao)流與學(xue)習的(de)高端平(ping)臺(tai)，助力企業(ye)在(zai)AI浪(lang)潮中(zhong)把握先機、實現數智化轉(zhuan)型。
大(da)模型驅動(dong)的運營與(yu)營銷升級
在當今(jin)數字化時(shi)代，大模型技術為企(qi)業(ye)的(de)運營(ying)(ying)(ying)與(yu)營(ying)(ying)(ying)銷帶(dai)來了前所未有的(de)變革(ge)機遇。通過(guo)對海量數據的(de)深度(du)分析(xi)和(he)(he)理(li)解，大模型能(neng)夠精準(zhun)洞察市場動態和(he)(he)消費(fei)者需(xu)求，實現運營(ying)(ying)(ying)策略(lve)的(de)智能(neng)化優化和(he)(he)營(ying)(ying)(ying)銷活動的(de)個性化定(ding)制(zhi)，從(cong)而提升企(qi)業(ye)的(de)市場競爭(zheng)力(li)(li)和(he)(he)品牌影響力(li)(li)。
智能分(fen)析：從ChatBI到(dao)Data Agent
在數據驅動的時代，智能分析與決策技術正逐步成為企業和機構的核心競爭力之一。通過結合先進的人工智能和大數據技術，智能分析與決策系統能夠從復雜的數據中提取有價值的信息，提供精準、高效的決策支持。
生成(cheng)式(shi)推薦(jian)系(xi)統新范式(shi)
隨著(zhu)大模(mo)型技術的不斷突(tu)破，生成(cheng)式(shi)推(tui)薦(jian)(jian)系統正在重(zhong)塑推(tui)薦(jian)(jian)領域的格局。區別于傳(chuan)統推(tui)薦(jian)(jian)系統，它借助(zhu)生成(cheng)式(shi)AI的強大能力，能夠實時生成(cheng)個性(xing)化內容(rong)，精準(zhun)捕捉用(yong)戶(hu)潛在需求，為(wei)用(yong)戶(hu)呈現出更豐富(fu)、多(duo)樣且充滿驚喜的推(tui)薦(jian)(jian)結果。從電(dian)商(shang)領域為(wei)消費者量身定制商(shang)品組合，到內容(rong)平臺依據用(yong)戶(hu)興趣(qu)創作(zuo)獨一無(wu)二(er)的文章、視頻，生成(cheng)式(shi)推(tui)薦(jian)(jian)系統正憑借其獨特的優勢，成(cheng)為(wei)提升用(yong)戶(hu)體驗和促進業務增長(chang)的新引擎。
大模(mo)型(xing)增(zeng)強用戶(hu)體驗與客戶(hu)服務
隨著大模(mo)型技術的不斷發(fa)展，其(qi)在提(ti)升用(yong)(yong)戶(hu)體驗(yan)和優化(hua)客戶(hu)服(fu)務方面(mian)展現出了巨大的潛力。大模(mo)型能夠通過對大量用(yong)(yong)戶(hu)數(shu)據的分析和理解(jie)，為(wei)企業提(ti)供更加個性化(hua)、智能化(hua)的用(yong)(yong)戶(hu)體驗(yan)和客戶(hu)服(fu)務解(jie)決方案，從而增強用(yong)(yong)戶(hu)滿意(yi)度和忠誠度。
大(da)模型前沿(yan)技術探(tan)索
在(zai)數字(zi)化發(fa)展的(de)背景下，企業(ye)和(he)機構面臨著日益(yi)復雜的(de)風(feng)控與安(an)全挑戰(zhan)。大(da)模(mo)型技術(shu)憑(ping)借其強大(da)的(de)數據分析和(he)預測(ce)能力，為風(feng)控與安(an)全領域(yu)帶來了新的(de)解決方(fang)案(an)和(he)思路，能夠幫助企業(ye)更有(you)效(xiao)地識別(bie)風(feng)險、防范安(an)全威(wei)脅，保障(zhang)業(ye)務的(de)穩定和(he)可持(chi)續發(fa)展。
金(jin)融場景 GenAI 創新應(ying)用(yong)
大模(mo)型(xing)為金融(rong)行(xing)業帶來了新的(de)(de)(de)智能化(hua)解決方案。這些(xie)技(ji)術不(bu)僅推動了金融(rong)服(fu)務的(de)(de)(de)自動化(hua)與(yu)個性化(hua)，也開(kai)啟了全新的(de)(de)(de)創(chuang)新應用(yong)局面。與(yu)此同時，如何確保 GenAI 在(zai)(zai)(zai)金融(rong)場景中的(de)(de)(de)應用(yong)符合(he)監管要求和合(he)規標準，提高 GenAI 在(zai)(zai)(zai)金融(rong)領(ling)域的(de)(de)(de)數據質量和數據安全性，拓展 GenAI 在(zai)(zai)(zai)金融(rong)創(chuang)新應用(yong)中的(de)(de)(de)邊(bian)界(jie)，滿足不(bu)斷變化(hua)的(de)(de)(de)市場需求是重點關(guan)注的(de)(de)(de)地方。
AI Ready的數據管理(li)
大(da)模(mo)(mo)型(xing)時代，一方面為LLM、MLLM提供高質量數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)成(cheng)為一個業界(jie)通識(shi)和需求，大(da)模(mo)(mo)型(xing)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)語料涵蓋數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)獲取、數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)清洗、數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)合成(cheng)、數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)配比、訓練使用、知(zhi)識(shi)庫構建、數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)檢索、效(xiao)果評估(gu)等(deng)各個環節；另一方面在大(da)模(mo)(mo)型(xing)技術(shu)加持(chi)下為數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)質量進(jin)行(xing)(xing)提效(xiao)提質，實(shi)現智能化(hua)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)治理、數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)應用。本(ben)專題聚焦大(da)模(mo)(mo)型(xing)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)技術(shu)突(tu)破與應用實(shi)踐(jian)，邀請學術(shu)界(jie)與產業界(jie)專家共(gong)同探討行(xing)(xing)業落地中的關鍵問題（如數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)治理與合成(cheng)、跨(kua)模(mo)(mo)態對(dui)齊、數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)治理應用）等(deng)。
AI 搜索技(ji)術探索與應用
隨(sui)著(zhu) GenAI 的不(bu)斷(duan)進步和行業(ye)的廣泛(fan)采納，2024 年標(biao)志著(zhu)檢索增強生成（RAG）系統發展的關鍵(jian)節(jie)點(dian)(dian)。企業(ye)和組(zu)織正(zheng)逐步擺脫(tuo)初期(qi)的炒作(zuo)，轉而深(shen)入(ru)研究其實(shi)際應用，重(zhong)點(dian)(dian)轉向構建可靠且可擴展的 RAG 系統，以提(ti)供實(shi)際價值。同時，多(duo)模態 RAG 的概念也(ye)逐漸(jian)受到關注，人工(gong)智能與數據交互的新未來(lai)即將開(kai)啟。
降本增(zeng)效：大(da)數(shu)據計(ji)算革新
在企業(ye)(ye)追(zhui)求(qiu)降(jiang)本(ben)(ben)增(zeng)效的(de)(de)過程中，數據架構技術的(de)(de)迭代升級(ji)起(qi)著(zhu)關(guan)鍵(jian)作用。通過優(you)化數據存儲(chu)、管(guan)理(li)和(he)處理(li)架構，企業(ye)(ye)可以提高(gao)數據的(de)(de)利(li)用效率，降(jiang)低成(cheng)本(ben)(ben)支(zhi)出，同時提升業(ye)(ye)務的(de)(de)敏捷(jie)性和(he)競爭力(li)。
面向智(zhi)能體的(de)下一代數據平(ping)臺
AI 正重塑行(xing)業，其智能(neng)(neng)體在數(shu)據(ju)(ju)驅動(dong)應用(yong)中的(de)普及推動(dong)了(le)企業數(shu)據(ju)(ju)架構的(de)深刻變革(ge)。企業不再滿足于(yu)傳(chuan)統儀(yi)表盤和批量(liang)報(bao)表，轉(zhuan)而(er)追求能(neng)(neng)同時(shi)服務(wu)人(ren)類(lei)與 AI 的(de)實(shi)時(shi)智能(neng)(neng)數(shu)據(ju)(ju)平(ping)(ping)臺(tai)。由于(yu) AI 智能(neng)(neng)體查詢(xun)速度遠(yuan)超(chao)人(ren)類(lei)分析師(shi)，此類(lei)平(ping)(ping)臺(tai)需具備(bei)高(gao)吞吐、低延遲的(de)交互式分析能(neng)(neng)力，以滿足 AI 原生場景的(de)實(shi)時(shi)性需求。在此背景下，面向(xiang)智能(neng)(neng)體的(de)數(shu)據(ju)(ju)平(ping)(ping)臺(tai)新范(fan)式需求爆發，廣泛應用(yong)于(yu)可觀測(ce)性、數(shu)據(ju)(ju)基(ji)礎設施和業務(wu)自動(dong)化(hua)領域。
Agentic AI 最佳實(shi)踐
本論壇(tan)旨在(zai)分(fen)享 Agentic AI 在(zai)各行業(ye)的實(shi)際應用經(jing)驗，展(zhan)示其在(zai)解(jie)決(jue)實(shi)際問題和創(chuang)造業(ye)務價(jia)值方(fang)面的優勢和潛力，為企業(ye)的智能化轉型(xing)提供可借鑒的實(shi)踐路(lu)徑和方(fang)法。
構(gou)建高效AI Infra，賦(fu)能應(ying)用開發
如何保證大模型訓練過程(cheng)高效且(qie)穩定，同(tong)時在數據(ju)層、模型層和(he)系統層提升大模型的推理能力(li)，實現任(ren)務編排與資源調度能力。本(ben)論壇將聚焦基(ji)礎設施(shi)技術，例如新浪微博AI應(ying)用業(ye)務提效實踐(jian)，騰訊大規模強化(hua)學習訓練框架的深度實踐與(yu)優化(hua)等技術話題。
湖倉一(yi)體(ti)到智能湖倉，AI數據基礎設施
從傳統(tong)湖倉架構(gou)升(sheng)級為AI原生數據平(ping)臺：集(ji)成Delta Lake/Iceberg元數據管理(li)，結合(he)LLM驅動的智(zhi)能數據目錄(lu)、自動化(hua)血(xue)緣分析。分享基于Alluxio的(de)(de)高(gao)性能數(shu)據湖加速(su)、跨(kua)云數(shu)據編排實(shi)踐，實(shi)現PB級多(duo)模態數(shu)據的(de)(de)統(tong)一(yi)治理與(yu)實(shi)時供給，支撐千(qian)卡(ka)訓(xun)練集群高(gao)效運轉(zhuan)。
AI時(shi)代數智團隊的(de)危與(yu)機
直(zhi)面AI沖擊下的組織(zhi)變革：如(ru)何重構數據工(gong)程師(shi)能力(li)模型（Prompt工(gong)程/LLMOps），解決(jue)傳統(tong)ETL工(gong)程師(shi)轉型困境。分(fen)享頭部企(qi)業AI人才梯(ti)隊建設(she)方案，揭秘LLM時代“數據+算法+業務”三角協作(zuo)范式，打(da)造高響應力(li)數智團隊。
活動推薦
2025年10月(yue)24-25日，北京DACon數(shu)智技術大會將在(zai)北京麗亭華(hua)苑舉辦，DACon大會匯聚了頂尖互(hu)聯網公(gong)司的(de) Agentic AI 建(jian)設先(xian)鋒，內(nei)容直(zhi)擊企(qi)業AI落地(di)的(de)核心挑戰與解決方案。無論您是關注(zhu)AI平(ping)臺建(jian)設、工(gong)程效能提升(sheng)、模(mo)型應(ying)用落地(di)，還(huan)是尋求降(jiang)低開(kai)發門檻、釋放創新潛力的(de)技術決策(ce)者或(huo)開(kai)發者，都將在(zai)這里獲(huo)得極(ji)具價值的(de)啟發與實踐(jian)參考。
除了兩天(tian)的(de)技術干貨分(fen)享，會議現(xian)場還會組(zu)織閃電演(yan)講，閉門會，晚場圓桌交流(liu)，講師們會圍繞具體(ti)的(de)技術點進(jin)行介紹，旨在(zai)豐富大家在(zai)參會體(ti)驗，希望大家不虛此行，滿載而歸。
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