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1028 苏州站源创会,一起寻宝 AI 时代

1028 苏州站源创会,一起寻宝 AI 时代

公众号新闻

主题演讲,一听就懂,一做就会

技术辩论,火花四溢,大开眼界

更有轰趴馆设施畅玩环节,听完演讲再 K 首歌、推把桌游

多轮有奖互动,争取让每位 OSCer 都满载而归!

10 月 28 日,本周六,源创会苏州站暨 Techo TVP 技术沙龙将正式拉开帷幕。这一次,我们以“寻宝 AI 时代”为主题,希望能给每一位开发者新的启发,一起在 AI 新时代更上一层楼。同时,我们将沙龙地点定在了轰趴馆,希望各位玩得开心!话不多说,进入正题。

时间:2023-10-28 14:00 至 18:00

地点:苏州市姑苏区西汇路29号楼顶文化派对空间 3 号馆

报名链接:https://www.oschina.net/event/2331193 或扫码报名

主题介绍

还记得《头号玩家》中男主人公赢得游戏的方式吗——在游戏中漫无目的地闲逛,然后发现彩蛋,获得胜利。

在人工智能领域,有一种新奇性搜索原则的实验,使得机器研究的成功之路恰似寻找彩蛋的道路。比如让机器人通过一条走廊,最终从走廊尽头的大门中出去。最终实验证明,在不设定“出门”目标的情况,机器人可以纯粹尝试一些与以往不同的事情,反而最终能找到出门的方法。

这个观点出自于前 Open AI 两位科学家——Kenneth Stanley、Joel Lehman 合著的《为什么伟大不能被计划》一书。他们在多年的 AI 研究中发现,目标导向论对于成就伟大的事情并无助益,哪怕我们的探索漫无目的,在前方位置的道路上依然埋藏着无数宝藏。从“目标”中解放出来,或许能成为发现意外之喜的“寻宝者”。

虽然“成就伟大”并不是人人都关心的问题,但如今大模型已经拉开了 AI 新时代的序幕,每一个技术人都或深或浅地参与其中。同样,作为开发者社区,我们也非常关心每位开发者的技术旅程,更希望能够帮助开发者们成长。

因此,我们举办技术沙龙,以“寻宝 AI 时代”为主题,广邀业界各知名产品、团队的技术大佬,从大模型、开发工具、AI 实践等多个角度,分享自己的技术故事、成果、经验,以期为更多开发者们展示当下 AI 世界的各种新玩法。正如书中那句:“如果你想在有远见的人身上投资,就看看那些在附近的不确定性领域中徘徊和探索的人”。同样地,如果你想为自己加码,也欢迎来看看 AI 世界的新可能!

议题简介

嘉宾:张晶白,Thoughtworks 数据与人工智能解决方案总监

议题:拥抱大模型,重塑企业价值

议题简介:去年 11 月底,ChatGPT 的发布,在全世界开启了一拨人工智能浪潮,几乎所有的人都在探讨生成式 AI、大模型能够给人类的生活与工作带来怎样的变化。

然而,在企业侧,尽管探讨也十分火爆,但雷声大、雨点小,我们观察到,只有少量的企业真正迈出了生成式 AI、大模型的步伐,而且笃定大模型坚定大踏步走下去的企业更是凤毛麟角。本次分享,将围绕这一现状展开,探讨以下几个方面的内容:

  • 在大模型的应用方面,传统企业还有哪些顾虑?

  • 大模型在企业落地的形式有哪些?

  • 如何在企业侧推进大模型应用?

  • 大模型在企业落地的步骤是怎么样的?

  • 关于大模型厂商服务企业需要考量的因素的一点浅见。

  • 分享几个成功的大模型在企业落地的案例。



嘉宾:陈旸,清华大学计算机博士、腾讯云 TVP
议题:AIGC 在行业中的应用及落地实践
议题简介:
  • 使用 RAG 提升大模型推理能力(非结构化数据)

  • 大模型在数据分析上的应用(结构化数据)

  • SQL Copilot 与 BI Copilot 应用



嘉宾:屠伟新 腾讯云存储专家解决方案架构师
议题:AIGC 场景下存储与数据管理的挑战与应对
议题简介:
  • AIGC 场景下对存储与数据管理的挑战
  • 如何应对 AIGC 的存储与数据管理需求
  • AIGC 场景下全生命周期的存储与数据管理解决方案


嘉宾:宗正,Kyligence 高级布道师

议题:AI 开启数据分析新范式

议题简介:增长是对抗不确定性的关键要素,而持续增长的主导力量已越来越多源于企业自身围绕核心指标驱动的数字化转型和决策智能。然而在这一过程中:如何即时且全方位地评估业务进展、准确知别高风险点,如何自动定位指标波动背后的实质原因同时给出针对性的行动建议,为动态优化决策提供更智能、高效、有力的支持,最终推动业务增长,却成为亟待跨越的难题。在这里 AI 大模型和提示工程可以发挥怎样的作用?指标对于语义信息的价值在和通用大模型的碰撞中会擦出怎样的火花?我们将和您一同分享。



嘉宾:郑立(布拿拿),DIfy.AI Dev&Rel

议题:LLM 应用开发新范式

议题简介:如何在这个 AI 浪潮之巅迅速地将创意转化为应用:

  • LLM 应用的产品创新范式:AI 2.0 产品开发密码

  • LLM 应用开发的工程范式:从 Hard Coded 到 AutoAgent as Service 的工程演进

  • LLM 应用开发的协作范式:从 Design First 到 Prompt First 编程协作变革

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