本次DACon數(shù)智會(huì)議上的論壇設(shè)置，目的是推動(dòng)降本增效，并探索Agentic AI、AI Infra、智能湖倉(cāng)等關(guān)鍵技術(shù)的最新實(shí)踐與應(yīng)用落地，為技術(shù)決策者、開發(fā)者和企業(yè)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)提供了一個(gè)交流與學(xué)習(xí)的高端平臺(tái)，助力企業(yè)在AI浪潮中把握先機(jī)、實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。
大模型驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營(yíng)與營(yíng)銷升級(jí)
在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，大模型技術(shù)為企業(yè)的運(yùn)營(yíng)與營(yíng)銷帶來(lái)了前所未有的變革機(jī)遇。通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的深度分析和理解，大模型能夠精準(zhǔn)洞察市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和消費(fèi)者需求，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)策略的智能化優(yōu)化和營(yíng)銷活動(dòng)的個(gè)性化定制，從而提升企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和品牌影響力。
智能分析：從ChatBI到Data Agent
在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，智能分析與決策技術(shù)正逐步成為企業(yè)和機(jī)構(gòu)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。通過(guò)結(jié)合先進(jìn)的人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，智能分析與決策系統(tǒng)能夠從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，提供精準(zhǔn)、高效的決策支持。
生成式推薦系統(tǒng)新范式
隨著大模型技術(shù)的不斷突破，生成式推薦系統(tǒng)正在重塑推薦領(lǐng)域的格局。區(qū)別于傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)，它借助生成式AI的強(qiáng)大能力，能夠?qū)崟r(shí)生成個(gè)性化內(nèi)容，精準(zhǔn)捕捉用戶潛在需求，為用戶呈現(xiàn)出更豐富、多樣且充滿驚喜的推薦結(jié)果。從電商領(lǐng)域?yàn)橄M(fèi)者量身定制商品組合，到內(nèi)容平臺(tái)依據(jù)用戶興趣創(chuàng)作獨(dú)一無(wú)二的文章、視頻，生成式推薦系統(tǒng)正憑借其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，成為提升用戶體驗(yàn)和促進(jìn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的新引擎。
大模型增強(qiáng)用戶體驗(yàn)與客戶服務(wù)
隨著大模型技術(shù)的不斷發(fā)展，其在提升用戶體驗(yàn)和優(yōu)化客戶服務(wù)方面展現(xiàn)出了巨大的潛力。大模型能夠通過(guò)對(duì)大量用戶數(shù)據(jù)的分析和理解，為企業(yè)提供更加個(gè)性化、智能化的用戶體驗(yàn)和客戶服務(wù)解決方案，從而增強(qiáng)用戶滿意度和忠誠(chéng)度。
大模型前沿技術(shù)探索
在數(shù)字化發(fā)展的背景下，企業(yè)和機(jī)構(gòu)面臨著日益復(fù)雜的風(fēng)控與安全挑戰(zhàn)。大模型技術(shù)憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)能力，為風(fēng)控與安全領(lǐng)域帶來(lái)了新的解決方案和思路，能夠幫助企業(yè)更有效地識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)、防范安全威脅，保障業(yè)務(wù)的穩(wěn)定和可持續(xù)發(fā)展。
金融場(chǎng)景 GenAI 創(chuàng)新應(yīng)用
大模型為金融行業(yè)帶來(lái)了新的智能化解決方案。這些技術(shù)不僅推動(dòng)了金融服務(wù)的自動(dòng)化與個(gè)性化，也開啟了全新的創(chuàng)新應(yīng)用局面。與此同時(shí)，如何確保 GenAI 在金融場(chǎng)景中的應(yīng)用符合監(jiān)管要求和合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，提高 GenAI 在金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)安全性，拓展 GenAI 在金融創(chuàng)新應(yīng)用中的邊界，滿足不斷變化的市場(chǎng)需求是重點(diǎn)關(guān)注的地方。
AI Ready的數(shù)據(jù)管理
大模型時(shí)代，一方面為L(zhǎng)LM、MLLM提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)成為一個(gè)業(yè)界通識(shí)和需求，大模型數(shù)據(jù)語(yǔ)料涵蓋數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)合成、數(shù)據(jù)配比、訓(xùn)練使用、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建、數(shù)據(jù)檢索、效果評(píng)估等各個(gè)環(huán)節(jié)；另一方面在大模型技術(shù)加持下為數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行提效提質(zhì)，實(shí)現(xiàn)智能化數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)應(yīng)用。本專題聚焦大模型數(shù)據(jù)技術(shù)突破與應(yīng)用實(shí)踐，邀請(qǐng)學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界專家共同探討行業(yè)落地中的關(guān)鍵問(wèn)題（如數(shù)據(jù)治理與合成、跨模態(tài)對(duì)齊、數(shù)據(jù)治理應(yīng)用）等。
AI 搜索技術(shù)探索與應(yīng)用
隨著 GenAI 的不斷進(jìn)步和行業(yè)的廣泛采納，2024 年標(biāo)志著檢索增強(qiáng)生成（RAG）系統(tǒng)發(fā)展的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。企業(yè)和組織正逐步擺脫初期的炒作，轉(zhuǎn)而深入研究其實(shí)際應(yīng)用，重點(diǎn)轉(zhuǎn)向構(gòu)建可靠且可擴(kuò)展的 RAG 系統(tǒng)，以提供實(shí)際價(jià)值。同時(shí)，多模態(tài) RAG 的概念也逐漸受到關(guān)注，人工智能與數(shù)據(jù)交互的新未來(lái)即將開啟。
降本增效：大數(shù)據(jù)計(jì)算革新
在企業(yè)追求降本增效的過(guò)程中，數(shù)據(jù)架構(gòu)技術(shù)的迭代升級(jí)起著關(guān)鍵作用。通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理和處理架構(gòu)，企業(yè)可以提高數(shù)據(jù)的利用效率，降低成本支出，同時(shí)提升業(yè)務(wù)的敏捷性和競(jìng)爭(zhēng)力。
面向智能體的下一代數(shù)據(jù)平臺(tái)
AI 正重塑行業(yè)，其智能體在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用中的普及推動(dòng)了企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)的深刻變革。企業(yè)不再滿足于傳統(tǒng)儀表盤和批量報(bào)表，轉(zhuǎn)而追求能同時(shí)服務(wù)人類與 AI 的實(shí)時(shí)智能數(shù)據(jù)平臺(tái)。由于 AI 智能體查詢速度遠(yuǎn)超人類分析師，此類平臺(tái)需具備高吞吐、低延遲的交互式分析能力，以滿足 AI 原生場(chǎng)景的實(shí)時(shí)性需求。在此背景下，面向智能體的數(shù)據(jù)平臺(tái)新范式需求爆發(fā)，廣泛應(yīng)用于可觀測(cè)性、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和業(yè)務(wù)自動(dòng)化領(lǐng)域。
Agentic AI 最佳實(shí)踐
本論壇旨在分享 Agentic AI 在各行業(yè)的實(shí)際應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，展示其在解決實(shí)際問(wèn)題和創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值方面的優(yōu)勢(shì)和潛力，為企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供可借鑒的實(shí)踐路徑和方法。
構(gòu)建高效AI Infra，賦能應(yīng)用開發(fā)
如何保證大模型訓(xùn)練過(guò)程高效且穩(wěn)定，同時(shí)在數(shù)據(jù)層、模型層和系統(tǒng)層提升大模型的推理能力，實(shí)現(xiàn)任務(wù)編排與資源調(diào)度能力。本論壇將聚焦基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)，例如新浪微博AI應(yīng)用業(yè)務(wù)提效實(shí)踐，騰訊大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架的深度實(shí)踐與優(yōu)化等技術(shù)話題。
湖倉(cāng)一體到智能湖倉(cāng)，AI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施
從傳統(tǒng)湖倉(cāng)架構(gòu)升級(jí)為AI原生數(shù)據(jù)平臺(tái)：集成Delta Lake/Iceberg元數(shù)據(jù)管理，結(jié)合LLM驅(qū)動(dòng)的智能數(shù)據(jù)目錄、自動(dòng)化血緣分析。分享基于Alluxio的高性能數(shù)據(jù)湖加速、跨云數(shù)據(jù)編排實(shí)踐，實(shí)現(xiàn)PB級(jí)多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一治理與實(shí)時(shí)供給，支撐千卡訓(xùn)練集群高效運(yùn)轉(zhuǎn)。
AI時(shí)代數(shù)智團(tuán)隊(duì)的危與機(jī)
直面AI沖擊下的組織變革：如何重構(gòu)數(shù)據(jù)工程師能力模型（Prompt工程/LLMOps），解決傳統(tǒng)ETL工程師轉(zhuǎn)型困境。分享頭部企業(yè)AI人才梯隊(duì)建設(shè)方案，揭秘LLM時(shí)代“數(shù)據(jù)+算法+業(yè)務(wù)”三角協(xié)作范式，打造高響應(yīng)力數(shù)智團(tuán)隊(duì)。
活動(dòng)推薦
2025年10月24-25日，北京DACon數(shù)智技術(shù)大會(huì)將在北京麗亭華苑舉辦，DACon大會(huì)匯聚了頂尖互聯(lián)網(wǎng)公司的 Agentic AI 建設(shè)先鋒，內(nèi)容直擊企業(yè)AI落地的核心挑戰(zhàn)與解決方案。無(wú)論您是關(guān)注AI平臺(tái)建設(shè)、工程效能提升、模型應(yīng)用落地，還是尋求降低開發(fā)門檻、釋放創(chuàng)新潛力的技術(shù)決策者或開發(fā)者，都將在這里獲得極具價(jià)值的啟發(fā)與實(shí)踐參考。
除了兩天的技術(shù)干貨分享，會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)還會(huì)組織閃電演講，閉門會(huì)，晚場(chǎng)圓桌交流，講師們會(huì)圍繞具體的技術(shù)點(diǎn)進(jìn)行介紹，旨在豐富大家在參會(huì)體驗(yàn)，希望大家不虛此行，滿載而歸。
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