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2023QCon全球软件开发者大会-上海站嘉宾演讲PPT合集(共53套打包)

2023QCon全球软件开发者大会-上海站嘉宾演讲PPT合集(共53套打包)

2023QCon全球软件开发者大会-上海站嘉宾演讲PPT合集。

更新时间:2024-01-31 报告数量:53份 浏览次数:68

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当AI时代来临会带来哪些机会之智慧矿山-马巍.pdf   当AI时代来临会带来哪些机会之智慧矿山-马巍.pdf (浏览:0)
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构建云原生的端到端生成式 AI 应用-肖元君.pdf   构建云原生的端到端生成式 AI 应用-肖元君.pdf (浏览:0)
LLM 在大数据研发治理套件 DataLeap 中的应用实践-王慧祥 丁桂涛.pdf   LLM 在大数据研发治理套件 DataLeap 中的应用实践-王慧祥 丁桂涛.pdf (浏览:0)
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QCon十五年 致敬同路人 暨 2023 数字化践行者年度力量榜单发布会-霍太稳.pdf   QCon十五年 致敬同路人 暨 2023 数字化践行者年度力量榜单发布会-霍太稳.pdf (浏览:0)
LLM 训练推理加速在阿里巴巴的实践-刘侃 杨斯然.pdf   LLM 训练推理加速在阿里巴巴的实践-刘侃 杨斯然.pdf (浏览:0)
aiXcoder 代码大模型在企业的应用实践-李力行.pdf   aiXcoder 代码大模型在企业的应用实践-李力行.pdf (浏览:0)

报告合集目录

报告预览

  • 全部
    • 2023QCon全球软件开发者大会-上海站嘉宾演讲PPT合集
      • 云原生环境下的新型超融合数据架构-邓楠.pdf
      • 微盟如何使用 Serverless 实现 SaaS 服务流量优化与快速响应-李盛雁.pdf
      • 云视听小电视性能和效率优化实践-郭利兵.pdf
      • 企业发现云成本优化的新秘密武器-于功波.pdf
      • 拓展智能边界 开启云计算崭新时代 周靖人.pdf
      • 借助MetaGPT之力 实践自然语言编程的前沿探索-吴承霖.pdf
      • 魔搭社区开源ModelScope-Agent框架 打造专属智能体-张志成.pdf
      • 云原生场景下 Fluid 加速 AIGC 工程化实践-车漾.pdf
      • 基于软件开发新理念的新一代的数据基础设施-曹伟.pdf
      • 解析云原生数仓 ByteHouse 如何构建高性能向量检索技术-田昕晖.pdf
      • 微服务架构下 使用 Higress 构建高性能云原生网关实践-耿蕾蕾.pdf
      • 高性能鸿蒙应用开发实践解析-王雷.pdf
      • 平安业研一体 BizDevOps——降本增效与业务价值最大化实践-龚明杰.pdf
      • 基于 RAG 构建生成式 AI 应用最佳实践与 避坑指南-李元博.pdf
      • 大语言模型的低比特计算 戴金权.pdf
      • 借助 LangChain 与 LLM Agent 加速生成式 AI 应用开发-张文举.pdf
      • 电力数字孪生共性软件开发平台研发及应用-于海.pdf
      • 阿里云搜索Serverless产品架构设计和应用实践-邢少敏.pdf
      • LLM赋能声明式前端框架调试的实践与思考-涂旭辉.pdf
      • 大模型落地到代码助手场景的探索实践-汪晟杰.pdf
      • 基于CodeFuse的下一代研发探索-姜伟.pdf
      • LLM 模型压缩与推理加速实践-陈磊.pdf
      • AI Native 化的大前端开发模式-周廷帅.pdf
      • Tengine-Ingress 高性能高可用云原生网关-邓波.pdf
      • 高效且高度可配置的大模型推理引擎与服务-史树明.pdf
      • LLM 在微盟 BI 场景的探索与落地-王成.pdf
      • 大模型时代 最大化CPU价值的优化策略-何普江.pdf
      • Edith网关——面向小红书亿级DAU的网关大规模实践-陈华昌.pdf
      • WebNN Web 端侧推理的未来-胡宁馨.pdf
      • LLM的新技术与新实践-王元.pdf
      • 作业帮大数据湖仓架构和实践-孙建业.pdf
      • HVML 编程语言及其应用的跨端运行技术-魏永明.pdf
      • 以 KCL 语言为例 详解领域编程语言如何从设计走向开源实践-徐鹏飞.pdf
      • 如何在团队里实现全面效能提升-李云.pdf
      • 利用 LLM 改善研发过程里答疑体验-段潇涵.pdf
      • 云原生时代的通用流量入口 高性能云原生网关实践-韩佳浩.pdf
      • 解锁 SQL 查询性能 深入理解关系数据库的内部机制与优化策略-李小燕.pdf
      • 系统稳定与信息安全——体系建设与实战经验 刘向阳.pdf
      • 哈啰出行从Copilot到Agent模式的探索-贾立.pdf
      • 如何打造高效的 软硬协同 团队-陈孟斌.pdf
      • 当AI时代来临会带来哪些机会之智慧矿山-马巍.pdf
      • 快手系统软件技术演进与资源效率优化-熊刚.pdf
      • 百度大模型驱动下的智能代码助手提效实践-李杨.pdf
      • 基于时间序列数据预测模型的智能量化交易系统性能优化实践-黄益聪.pdf
      • Secure Egress In Serverless Compute-余皓伟.pdf
      • 构建云原生的端到端生成式 AI 应用-肖元君.pdf
      • LLM 在大数据研发治理套件 DataLeap 中的应用实践-王慧祥 丁桂涛.pdf
      • 大语言模型提示词工程原理及最佳实践-郑昊pdf.pdf
      • Big Data:From Theory to Systems 樊文飞.pdf
      • 爱奇艺数据治理中的数据湖应用实践-杜益凡.pdf
      • QCon十五年 致敬同路人 暨 2023 数字化践行者年度力量榜单发布会-霍太稳.pdf
      • LLM 训练推理加速在阿里巴巴的实践-刘侃 杨斯然.pdf
      • aiXcoder 代码大模型在企业的应用实践-李力行.pdf
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资源包简介:

1、云原生环境下的新型超融合数据架构矩阵起源 产品总监/邓楠公司资质目录01 云原生发展趋势下的数据架构挑战02 超融合云原生 MatrixOne 数据库的技术架构详解03 MatrixOne 适用场景和应用架构设计01 云原生发展趋势下的数据架构挑战K8S 与容器的统一平台已成为趋势趋势1:K8s+S3+Serverless正在成为数据架构的新范式趋势2:数据处理需求向统一融合和多模发展新的技术发。

2、?0?Serverless?SaaS?-?.?/?3?Kubernetes?Serverless?Cilium?Kubernetes?/?.?Catalogue1.?SaaS%Serverless?2.?SaaS%Serverless?1?3.?12?SaaS%Serverless?4.3?SaaS%Serverless?0?.3?Part 1.?SaaS?Serverless?Serverle。

3、B B站小电视全链路性能站小电视全链路性能和效率优化实践和效率优化实践2023/12/29作者:郭利兵作者:郭利兵郭利兵郭利兵2021至今:bilibilibilibili 多屏技术部 资深工程师20142021:美团点评美团点评 资深工程师20112014:花旗金融花旗金融 高级工程师20072011:大连理工大连理工01小电视介绍小电视介绍小电视全称云视听小电视小电视全称云视听小电视丰富中长。

4、企业发现云成本优化的新秘密武器FinOps on cloud cost optimization Azul SystemsGC Tech VP/Gavin YuConfidential|Do Not Distribute2于功波于功波Confidential|Do Not Distribute3Confidential|Do Not Distribute4 KPI:FinOps 降本且增效202。

5、MaaSMaaS模型即服务的创新实践模型即服务的创新实践阿里云首席技术官/周靖人农业法律逻辑推理伦理艺术哲学医学语言理解认知先验知识物理金融爆炸性增长的数据数据不断提升的计算能力计算能力数据、计算与模型的协同发展,让知识触手可及数据、计算与模型的协同发展,让知识触手可及算法创新与突破,从数据中抽取知识知识持续演进的模型技术模型技术MaaSMaaS(Model as a Service)(Mode。

6、借助 MetaGPT 之力,实践自然语言编程的前沿探索DeepWisdom(MetaGPT)创始人&CEO|吴承霖问题引导:通往自然语言编程 MetaGPT 在自然语言编程中扮演什么角色?MetaGPT 如何影响智能体社会和自然语言编程的未来?在智能体社会中,自然语言编程将如何被进一步发展?MetaGPT 的发展与影响MetaGPT:或许是中国历史上涨速最快的开源工程MetaGPT 是一。

7、张志成 丨 魔搭社区高级技术专家魔搭魔搭社区社区ModelscopeModelscope-Agent-Agent开源框架开源框架快速构建专属智能体应用快速构建专属智能体应用魔搭魔搭:中国最大的模型社区中国最大的模型社区2300模型总数模型总数1亿亿 模型下载量模型下载量通义千问GLM书生Llama2Mistral百川日语日语Sakura-13B-Galgame多语种多语种Nlp_polulm_q。

8、云原生场景下云原生场景下 Fluid 加速加速 AIGC 工程化实践工程化实践阿里云高级技术专家阿里云高级技术专家/车漾车漾 AI商业化的时代,大模型推理比训练会被更加广泛的使用 大模型推理对基础设施服务能力的挑战是阶跃式的 对“成本、性能、效率”的要求,成为LLM/AIGC快速落地的高门槛 模型数据不断迭代 更新低耗时至关重要 用户等待时间 更高的弹性性能 有限计算资源下运行更多服务 按需使用。

9、云原生的多云混合云数据基础设施Control Plane演讲者:曹伟前阿里云数据库总经理/研究员,云原生数据库PolarDB 创始人。中国计算机学会数据库专委会、开源专委会执行专委,获得 2020 年中国电子学会科技进步一等奖,在 SIGMOD、VLDB、ICDE、FAST、USENIX ATC 等数据库与存储国际顶级学术会议发表论文 20 余篇。云原生数据库领域的研究P u b l i c a。

10、解析云原生数仓 ByteHouse 如何构建高性能向量检索技术火山引擎 ByteHouse 团队/田昕晖向量检索应用场景https:/www.elastic.co/cn/what-is/vector-search语义相似度搜索https:/www.geeksforgeeks.org/how-to-generate-word-embedding-using-bert/https:/ 与向量检索LL。

11、微服务架构下,使用Higress构建高性能云原生网关实践阿里云 Higress&MSE 云原生网关负责人/耿蕾蕾(如葑)目录软件架构的演进介绍Kubernetes下微服务的变化与趋势现有 Kubernetes Ingress 的不足与解法Higress 的落地实践Higress Roadmap 规划软件架构的演进说明软件架构的演进介绍软件架构的演进介绍单体架构垂直架构SOA架构微服务架构。

12、高性能鸿蒙应用开发分享人:鸿蒙ArkUI框架技术专家 王雷鸿蒙应用构成鸿蒙应用构成构成构成Stage模型模型应用组件1.组件分类stage-model-component -UIAbility组件:包含UI,提供展示UI的能力,主要用于和用户交互。详细介绍请参见UIAbility组件概述。-ExtensionAbility组件:提供特定场景(如卡片、输入法)的扩展能力,满足更多的使用场景。详细介。

13、平安业研一体平安业研一体(BizDevOpsBizDevOps)降本增效与业务价值最大化实践高级过程改进专家/龚明杰SAFe SPC规模化敏捷专家认证数字化转型VeriSM认证SPOT认证引导师五星讲师、十佳讲师集团研发实践社区理事长 20+年IT行业经验,从事过技术、管理、教练工作 曾领导或辅导千人、百人及百人以下等多个组织敏捷及DevOps成功转型;目前专注研究与实践复杂组织敏捷与业研一体(。

14、基于RAG构建生成式AI应用最佳实践与“避坑指南”亚马逊云科技人工智能技术专家/李元博个人简介互联网从事算法工作多年,目前在亚马逊云科技负责AIML/GenAI/Analytic跨领域的端到端产品方案最佳实践研究和应用落地李元博亚马逊云科技人工智能技术专家目录RAG场景及技术特点RAG实践经验总结RAG场景中的亚马逊云产品亮点RAG场景及技术特点RAG概念流程图企业知识文档EmbeddingLL。

15、1大语言模型的低比特计算大语言模型的低比特计算戴金权英特尔院士、大数据技术全球CTO2自回归大语言模型(基于Transformer解码器架构)Transformer解码器架构自回归大语言模型:预测下一个token3Transformer解码器架构训练训练;推理推理(第一个第一个t token/Prefill)oken/Prefill)4Transformer解码器架构推理推理(下一个下一个t t。

16、借助 LangChain 与 LLM Agent加速生成式 AI 应用开发张文举 博士亚马逊云科技/资深培训讲师内容提要1.LLM-based Agents 概念组成与发展现状概念组成与发展现状2.Agent 开发框架与 LangChain 开发示例3.如何使用 Agents for Amazon Bedrock 构建生成式AI应用什么是 LLM-based Agentshttps:/arxiv。

17、单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版标题样式电力数字孪生电力数字孪生共性软件共性软件开发平台研发开发平台研发及及应用应用国家电网公司智能国家电网公司智能电网研究院电网研究院 于海于海20232023年年1212月月2929日日 一电力数字孪生电力数字孪生共性软共性软件件研发及应用研发及应用背景现状背景现状特色成效特色成效 三设计研发设计研发 二总结展望总结展望 五示范应用示范应用 四 国网公。

18、阿里云搜索Serverless产品架构设计和应用实践OpenSearch研发负责人/邢少敏目录阿里云搜索技术介绍阿里云搜索技术介绍阿里云搜索 Serverless 技术架构阿里云搜索 Serverless 应用实践阿里云搜索 Serverless 总结展望阿里云搜索技术发展历程20200808支撑淘宝、B2B起航YST,Vespa,Lucene起源1999199920112011极致性能优化Is。

19、LLM 赋能声明式前端框架调试的实践与思考Speaker:涂旭辉前端框架发展201020122014201620182020VueVue:开源:开源2 2年后年后发布第一个稳定版本,开始发布第一个稳定版本,开始被广泛关注。开源被广泛关注。开源3 3年后年后逐渐具备生态自繁逐渐具备生态自繁殖能力,并逐渐在国内成为主流框架殖能力,并逐渐在国内成为主流框架20132015:发布Vue 1.0稳定版和第。

20、大模型落地到代码场景的探索实践汪晟杰 腾讯云产品总监议题AI 时代下催生的新架构的机遇和挑战深度探索提示工程、代码模型和评测框架橄榄式的大模型软件开发架构的尝试N+1+1的大模型时代的软件设计策略实践方案和演示AI时代下应用机遇和模型危机新架构的机遇和挑战 AI大模型助力个体成为超级个体人人效率工具阻力:工具学习成本人人类独立创作通过学习工具来减少重复基于AI辅助创作+效率工具AI模型自然语言代。

21、基于CodeFuse的下一代研发探索蚂蚁集团高级算法专家/姜伟基于CodeFuse的下一代研发探索蚂蚁CodeFuse代码大模型蚂蚁LLM应用于研发的现状未来展望蚂蚁CodeFuse代码大模型大模型适合研发型智力活动吗?我们曾经曾经以为:创作型工作不容易被AI取代:绘画,编曲,写作,编码莫拉维克悖论莫拉维克悖论 告诉我们:理论上:大模型可以帮我们写代码,大模型可以助力研发大模型适合研发型智力活动。

22、LLM模型压缩与推理加速实践小红书中台技术部-推理加速团队负责人/陈 磊LLM 模型压缩与推理加速实践领域背景大语言模型压缩推理框架与计算优化总结与展望领域背景-LLM推理难点巨大的内存/显存需求量 自回归生成过程无法充分并行对于如下模型和场景:Llama 65B 模型max_batchsize=64max_input_seq_length=1024max_output_seq_length=5。

23、AI Native 化的大前端开发模式前端资深工程师/周廷帅周廷帅百度前端资深工程师文心一言 App 大前端负责人目录AI Native 时代下的大前端概述UI扩展插件(UI Extended Plugin)模式插件(Pattern Plugin)评估驱动开发(EDD)未来的一点想法AI Native 时代下的大前端概述AI Native 时代下的大前端概述GUI:传统UI交互CUI:对话类交互。

24、Tengine-Ingress 高性能高可用云原生网关邓波 阿里巴巴自我介绍阿里花名:光锥从业经验互联网后端技术10年+2016年加入阿里,专注淘天集团接入网关的技术演进主导推进云原生网关 Tengine-Ingress 的技术开源大纲云原生网关云原生网关设计背景设计背景超大规模网关超大规模网关设计及挑战设计及挑战实际应用实际应用未来未来规划规划132云原生网关云原生网关设计背景设计背景网关解决。

25、高效且高度可配置的大模型推理引擎与服务史树明腾讯AI Lab2023/12/29Transformer推理https:/jalammar.github.io/illustrated-transformer/大模型推理引擎:关键需求及核心技术推理速度吞吐率显存/内存占用易用性/多模型支持结果质量大模型推理引擎:关键需求及核心技术推理速度吞吐率显存/内存占用易用性/多模型支持算子融合高效张量运算KV。

26、LLM在微盟BI领域的探索微盟/王成Outline基于生成式的ABI微盟BI之路基于LLM的ABI实践与探索总结与展望基于生成式的ABI能给我们带来什么 更强的AI任务能力 更通用的理解能力 更拟人化的交互结果 更低的门槛微盟BI之路中国领先的智慧商业服务提供商中国领先的智慧商业服务提供商微盟致力于为商家提供数字化新商业操作系统微盟致力于为商家提供数字化新商业操作系统 成为企业数字化转型的最佳伙。

27、何普江英特尔AI软件架构师大语言模型时代:最大化CPU价值的优化策略QCON 2023 SHANGHAI目录01 背景(为什么?)02 CPU上如何优化大语言模型?04 总结03 最大化CPU价值背景(为什么考虑最大化CPU价值?)QCON 2023 SHANGHAIComputing Needs in LLM4Probability of next tokenSoftMaxMatMulLaye。

28、EdithEdith网关-面向小红书亿级DAU的大规模实践小红书/陈华昌(空古)02.架构与设计01.背景03.核心功能实践04.稳定性实践05.未来展望目录历史总是惊人的相似1.背景混乱的过去Edith网关Edith 网关于 2021 年 9 月底 MVP 版本上线,同年 11 月上线正式版。Edith 命名来源:钢铁侠送给蜘蛛侠的人工智能系统名为Edith,中文译作伊迪斯。这是继星期五、贾维。

29、WEBNN,WEB 端侧推理的未来胡宁馨 胡宁馨 张敏 张敏 英特尔 SATG Web 平台工程英特尔 SATG Web 平台工程2023 年 12 月2023 年 12 月WebML 客户端推理的优势隐私摄像头、麦克风等传摄像头、麦克风等传感器数据保留在设备感器数据保留在设备中中离线初始资源缓存并离线初始资源缓存并离线后,不再依赖网络后,不再依赖网络延迟无云端网络问题,浏无云端网络问题,浏览器。

30、Agent新技术新实践王元 CEngLLM出圈了ChatGPT技术内核:生成式AI本次分享,AI Agent时代下的新方法和新实践聊技术前,先捋捋场景私域问答机器人无代码数据分析与报表文档智能/企业内网搜索UI-交互式;后台-多轮UI-交互式;后台-多轮UI-线性执行;后台-单/多轮新的技术栈私域数据角色框架多模态语义缓存测试问题私域数据问题:如何接入私域数据?私域数据常常大于LLM原生的con。

31、HVML编程语言及其应用的跨端运行技术魏永明 飞漫软件议题1.为什么设计HVML2.HVML编程语言的十大特性3.跨端应用的几种实现4.HVML语言的跨端实现方法5.HVML解释器和渲染器的实现6.将HVML作为全栈语言HVML-Hybrid Virtual Markup Language我们为什么设计HVML我们为什么设计HVML?当今时代,使用传统编程语言(C/C+等)编写用户界面程序就好像。

32、以 KCL 语言为例 详解领域编程语言如何从设计走向开源实践蚂蚁集团,CNCF KCL Owner/徐鹏飞01目录020304背景01.https:/ 等领域感兴趣背景背景随着云原生技术的发展,Kubernetes 底座和 Terraform 等 IaC 工具已成为越来越流行的管理和部署基于(云)API 的应用程序工具背景背景 认知认知负担负担 应用开发人员需要面对复杂的基础设施和平台概念 不像。

33、如何在团队实现全面效能提升全面效能作者/李云2023-12-29上海关于我电力、通信、互联网、芯片电气、硬件和软件工程师曾是摩托罗拉系统架构师前阿里巴巴高级技术专家曾在小公司担任过高管浙江大学2009级MBA两本书的作者职场困境企业(管理者)与员工形成了零和博弈的局面管理手段使得油门与刹车同踩,内耗巨大企业激励不动员工,员工想躺但躺不下员工和管理者的自我发展成了瓶颈管理者与服务部门成了“打手”“。

34、利 LLM 改善研发过程的答疑体验段潇涵我介绍字节跳动研发程师,负责 Node.js 基础程向,主要致于建设 Node.js 相关基建:公司级框架、适配公司基础设施的基础库、私有 NPM 仓储等。同时致于语模型在研发程落地的实践,构建 AI 知识体系,为研发领域提供 AI 相关基础能。段潇涵录AI 落地切点基础概念&建设思路企业内落地演进谈论到 AI切点:研发答疑机器答疑现状值班等待提问。

35、云原生时代的通用流量入口-高性能云原生网关实践 网易数帆-韩佳浩目录云原生网关金融场景大规模实践3 3云原生网关架构2 2背景与趋势1 1总结与展望4 4云原生网关背景为什么需要网关微服务场景下:简化架构,提高安全性,监控系统运行,灵活的通信协议云原生网关核心诉求162534和传统静态发布区别,是否能否对接动态注册中心进行服务发现。服务发现方式服务发现方式随着Kubernetes以及容器将云原生。

36、解锁SQL查询性能TheTradeDesk/Lisa LiLisa LiEver worked in IBM,Intel:storage,distributed systemJoined in TheTradeDesk in 2021,focus on Retail related business.Self introductionProgrammatic advertisingBuy Sid。

37、系统稳定与信息安全体系建设与实战经验刘向阳美的集团首席信息安全官(CISO)兼软件工程院院长欧洲科学院院士IEEE Fellow、IET Fellow、AAIA FellowACM Distinguished ScientistCIO最怕什么:稳定爆雷、安全爆雷稳定性度量吾?=?+?MTTF(Mean Time To Failure):平均无故障时间MTTR(Mean Time To Repai。

38、哈啰出行大模型转型之始漫漫提效路:Copilot模式&Agent模式/贾立Part1:哈啰AI1 1、哈、哈啰啰AIAI场景:是否都用大模型重做一遍场景:是否都用大模型重做一遍2 2、大模型、大模型CopilotCopilot:提升人效:提升人效研发助手:codeGPT运营助手:运营知识库/客服助手设计助手:营销海报/短视频3 3、大模型、大模型AgentAgent:赋能:赋能业务业务L。

39、如何打造高效的“软硬协同”团队要务科技 高级产品&运营总监陈孟斌目录“软硬协同”案例分享硬件产品的特点一些有价值的经验团队打造的五大要点目录“软硬协同”案例分享硬件产品的特点一些有价值的经验团队打造的五大要点案例1电机车机显示系统电池管理系统压力传感器承重传感器制动传感器各类传感器车辆控制器Tbox(4G)工业云硬件技术团队硬件技术团队IoTIoT平台团队平台团队产线大批量生产时,云端出。

40、三一智矿科技有限公司马巍2023年12月AI时代下的无人绿色智慧矿山智慧矿山整体解决方案全球第二、中国第一挖掘机销量世界第一世界第一 大中小挖全面取得 中国第一中国第一 连续11年国内市场 占有率第一占有率第一 混凝土机械 全球第一全球第一品牌 全球市场占有率45%86米钢制臂架泵车 世界最长世界最长632米泵送高度 全球最高全球最高记录记录国内首家国内首家旋挖钻施工工法研究院 149米中国旋挖。

41、快手系统软件演进与成本优化快手基础平台部 系统软件中心负责人熊刚 熊刚快手基础平台部系统软件中心负责人擅长海量服务、高稳定高性能服务架构、系统软件技术。2010年硕士毕业就职腾讯:先后深度参与或主导 QQ 后台几次架构升级、腾讯视频云质量优化,以及 CV 技术B端落地。2019年加入快手,参与央视春晚项目(A1),负责应用启动、过载保护、核心配置系统设计和落地,死保中的死保,0事故。202120。

42、大模型驱动下的智能代码助手提效实践百度 工程效能部 李杨 百度资深研发工程师百度资深研发工程师,云端开发平台云端开发平台(iCoding)的技术负责人的技术负责人,AI编程助手编程助手(Baidu Comate)商业化负责人商业化负责人 百度一级专利发明人,名下国内外发明专利百度一级专利发明人,名下国内外发明专利1010余个,已获授权余个,已获授权 国家重点研发计划国家重点研发计划基于人机结对编。

43、基于时间序列数据预测模型的智能量化交易系统性能优化实践黄益聪黄益聪楷同科技 CEO曾担任 Intel 高级工程师,阿里巴巴高级技术专家,中国互联网百强独角兽企业技术副总裁、CTO长期从事大数据与人工智能领域研究,有15项中国发明专利,3项美国发明专利。目前负责AI 量化交易系统实践。Agenda智能量化交易系统概况全链路数据流优化服务化AI模型介绍总结与展望量化交易量化交易是利用计算机程序和数学。

44、Secure Egress In Serverless ComputeHaowei YuAgenda Snowflake Introduction Serverless in Snowflake eBPF Introduction How to leverage eBPF to support secure egress ClosingSnowflake Introduction-Archite。

45、构建云原生的端到端生成式 AI 应用亚马逊云科技解决方案架构师/肖元君议程大模型推理面临的挑战通过 Amazon SageMaker 和 Amazon Bedrock 降低大模型推理复杂度构建端到端的生成式 AI 应用与 Demo 演示大模型推理面临的挑战大模型推理面临的挑战复杂性复杂性模型体量大 模型并行模型 serving 基础设施设置成本成本模型编译 模型托管成本运营开销 待部署和管理的模。

46、AIGC AIGC 在在 DataLeap DataLeap 大数据研发治理套件的实践大数据研发治理套件的实践火山引擎 DataLeap 资深架构师/王慧祥火山引擎 DataLeap 技术专家/丁桂涛目录DataLeap整体介绍AIGC在DataLeap数据资产方向的实践 找数助手AIGC在DataLeap数据研发方向的实践 研发助手 未来规划DataLeapDataLeap整体介绍整体介绍Da。

47、 2023,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.大语言模型提示词工程原理大语言模型提示词工程原理及最佳实践及最佳实践郑昊 Zheng HaoAI/ML Specialist SAPrompt Engineering(PE)Basics One/Few ShotZero ShotSome simple exam。

48、Wenfei FanShenzhen Institute of Computing SciencesUniversity of EdinburghBeihang UniversityBig Data:From Theory to Systems1The 5 Vs of Big DataThe study has raised as many questions as it has answere。

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张5G
张**

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