活动预告

AICon 全球人工智能开发与应用大会暨大模型应用生态展

2024年5月17日-5月18日 | 09:00 – 18:00

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2024年5月17日-5月18日

09:00 - 18:00

北京乐多港万豪酒店

概述

AICon 全球人工智能开发与应用大会暨大模型应用生态展·2024 是由极客邦科技旗下 InfoQ 中国主办的技术盛会，主要面向工程师、产品经理、数据分析师的大模型会议，会议聚焦大模型训练与推理、AI agent、RAG、多模态大模型等热门方向，会议不仅安排了精彩的演讲，还策划了包括闭门会议、圆桌交流、大模型应用互动展演等多种社交活动，一方面为参会人员提供宝贵的交流学习、拓展人脉的机会，另一方面也为相关企业和机构提供一个展示自身实力和成果的舞台。

演讲专题

AI Agent 探索与实践

全面探索 AI Agent 的最新技术创新。专题着重分享 AI Agent 在不同行业的成功应用案例，如客服机器人、智能推荐系统和自动化监控。我们还将深入探讨如何高效开发和部署 AI Agent，包括技术选择、系统集成、性能优化和用户体验改进。

RAG 检索与生成落地实践

检索增强生成( Retrieval - Augmented Generation , RAG )技术是解决大语言模型幻觉问题、知识更新等难题的有效方法，在学术和工业界得到广泛的关注，并迅速成为研究和应用的热点。本专题将深入分析 RAG 技术在实际应用中遇到的挑战及应对策略。我们将详细讨论如何构建高效的 RAG 系统，包括如何优化信息处理和信息检索的策略，如何提升生成模型的训练和微调效果，以及如何降低 RAG 应用的实施成本等。此外，本专题还将讨论 RAG 在不同行业和场景中的创新应用，呈现在实际工业应用中的最佳实践案例。

Copilot 应用构建实践

专场聚焦于探讨：在人工智能领域飞速发展的时代，大语言模型的出现有望为DevOps带来哪些技术变革。本专场重点讨论但不仅局限于“自动化和效率提升，智能监控和故障预测，Tools智能决策支持，用户体验改善智能分析”等相关话题，着重关注大语言模型在DevOps领域的应用，助力其实现自动化。参与者将了解AIOPS的一些优秀落点案例，从而能够帮助开发者应用在实际工作中，来逐步降低开发成本和运维成本，更好地AIOPS为赋能。

大模型训练

本专题聚焦在大模型训练全过程剖析技术。我们将探讨预训练数据清洗技术、大模型训练框架技术、训练微调方法、训练效率加速方案、大模型量化压缩方案、大模型训练平台容错技术、端侧大模型训练和调优技术等，为你呈现这些先进技术背后的技术和技巧。

大模型推理优化

大模型推理是指利用深度学习等技术构建的大模型进行数据处理和分析的过程，特别是在自然语言处理（NLP）领域，通过训练算法让大模型在海量数据中进行有效的文本处理和分析。随着人工智能技术的发展，大模型推理在多个领域展现出广泛的应用潜力，如智能客服、信贷审批过程中的业务智能化程度提升等。为了提高大模型推理的效率和性能，业界采取了多种优化技术。这些技术主要包括计算加速、模型压缩、混合精度训练、分布式训练等。计算加速主要通过改进算法和硬件利用率来实现，旨在让模型“算得更快”，而不影响输出质量。模型压缩则是通过改变模型结构，减少部分计算来达到优化目的。此外，混合精度训练和分布式训练等技术也被广泛应用于大模型的训练和推理过程中，以提高训练速度和效率，本专题邀请技术专家为你分享他们的大模型推理加速的经验。

大模型基础设施构建

深入讨论模型的基础设施构建，涵盖硬件配置、数据管理、网络架构、软件工具以及成本效益优化。

LLMOps

大模型已经成为推动技术创新的关键力量。然而，随着这些模型在规模和复杂度上的增长，有效管理它们的整个生命周期变得越来越重要。从精细的数据管理到高效的模型开发，再到负责任的部署和持续监控，每一步都对成功实施 LLM 至关重要。此外，确保 LLM 的使用符合伦理标准和可持续性原则也是我们不能忽视的重要方面。本专题论坛致力于探索 LLMOps，专注于大型语言模型生命周期的各个方面。通过邀请行业专家、学者和技术先锋分享他们的见解和经验。

主题演讲

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AI 前沿探索

本专题将请前沿的研究者为你分享脑机、具身智能、AI for Science 等方向研究与实践。

多模态大模型技术与应用

本专题将深入解析多模态大模型的技术核心，探讨其如何高效处理文本、图像、音频等多种数据类型，并挖掘其在人工智能领域的独特价值。此外，我们会通过多个行业案例，如医疗诊断、教育辅助、金融分析等，展示这些模型在实际工作中的应用和成效。

大模型+行业创新应用

大模型技术正在引领行业发展创新浪潮，通过大模型技术与行业做深度的融合，为各行各业提供更加智能化的解决方案，优化业务流程，大幅提升行业业务决策效率和精确度。在本专题，我们会邀请金融、法律、医疗、教育、政府等各行业的专业人士来分享在相和通用实践关场景的大模型落地经验。

大模型出海落地探索

本专题将深入讨论大模型的出海应用，主要内容包括：实现大模型架构对多语言的扩展，对高资源语言知识的迁移方法，以及在强领域RAG（Retrieval-Augmented Generation）和Agent系统中实现高质量输出的策略。此外，我们还将探讨如何利用高质量的提示词（Prompt）和思考链CoT来指导模型的生成和评估过程。我们将从模型架构、微调、增强学习和用户交互等多个角度，全面分析大模型国际化过程中面临的挑战以及可能的优化策略。