來自OpenAI的數(shù)據(jù)工程革命，GPT-4僅僅是開端

量子位的朋友們 2023-03-27 20:38:56 來源：量子位

第四屆 DataFunCon 數(shù)據(jù)智能創(chuàng)新與實踐大會將于 7 月 21-22 日在北京召開，會議主題為新基建·新征程，聚焦數(shù)據(jù)智能四大體系：數(shù)據(jù)架構、數(shù)據(jù)效能、算法創(chuàng)新、智能應用。

隨著預訓練大模型不斷展現(xiàn)出一統(tǒng)AI的潛力，整個行業(yè)都在大膽假設其無所不能，將其擴展到圖像、視頻等新的數(shù)據(jù)模態(tài)，近期OpenAI發(fā)布的多模態(tài)大模型 GPT-4 就是代表。

AI 基礎設施的完善推動著 AI 走向標準化和工程化，但這并不是終點，以大模型為代表的通用型 AI 模型在未來也將聯(lián)合 AI 工程邁入下一個階段，成為數(shù)據(jù)智能產業(yè)的基礎設施，推動所有行業(yè)走向智能化。

在此背景下，DataFun 組建了數(shù)十位專家，聯(lián)合分享數(shù)智化頂尖實踐經驗和創(chuàng)新探索思路。

第四屆 DataFunCon 數(shù)據(jù)智能創(chuàng)新與實踐大會將于 7 月 21-22 日在北京召開，會議主題為新基建·新征程，聚焦數(shù)據(jù)智能四大體系：數(shù)據(jù)架構、數(shù)據(jù)效能、算法創(chuàng)新、智能應用。

在本次大會中，你將領略到數(shù)據(jù)智能技術實踐最前沿的景觀，歡迎大家報名參會。

會議時間：2023年7月21-22日

會議地點：北京朝陽悠唐皇冠假日酒店

主辦單位：DataFun社區(qū)

參會方式：報名參會（掃碼快速查看詳情與報名）

溫馨提示

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01 關于大會

第四屆DataFunCon數(shù)據(jù)智能創(chuàng)新與實踐大會將于7月21-22日在北京召開，會議主題為新基建·新征程，聚焦數(shù)據(jù)智能四大體系：數(shù)據(jù)架構、數(shù)據(jù)效能、算法創(chuàng)新、智能應用。

DataFunCon是DataFun旗下的綜合性數(shù)據(jù)智能大會，探索大數(shù)據(jù)和人工智能的前沿技術成果與行業(yè)發(fā)展痛點。

對前沿和痛點的觀察建立在趨勢理解之上，而數(shù)據(jù)智能的總體走向，是往一體化、精細化、基礎設施化發(fā)展。

大數(shù)據(jù)技術棧可以統(tǒng)一處理多源異構數(shù)據(jù)，基于流批一體、湖倉一體、數(shù)據(jù)治理實現(xiàn)精細化管理和降本增效，通過內核技術的不斷優(yōu)化、架構適配、場景適配實現(xiàn)實時化、高吞吐的極致性能，結合云原生技術實現(xiàn)底層資源的統(tǒng)一調用和高可用、高彈性利用，促進敏捷開發(fā)，并以此作為基礎設施支撐著人工智能應用。

人工智能在模型架構、學習范式上不斷推陳出新，圖機器學習和預訓練等是主要的代表，任務定義也越來越精細化和多樣化，模型預測的精確性、因果性和可解釋性逐年增進。隨著預訓練大模型不斷展現(xiàn)出一統(tǒng)AI的潛力，整個行業(yè)都在大膽假設其無所不能，將其擴展到圖像、視頻等新的數(shù)據(jù)模態(tài)，并小心地進行求證，探索更多利用大模型的方式。機器學習框架等AI基礎設施的完善推動著AI走向標準化和工程化，但這并不是終點，以大模型為代表的通用型AI模型在未來也將聯(lián)合AI工程邁入下一個階段，成為數(shù)據(jù)智能產業(yè)的基礎設施，推動所有行業(yè)走向智能化。

大數(shù)據(jù)和人工智能作為新基建的核心力量，也將走向新的征程。

02 四大體系

基于上述行業(yè)理解，本次大會將設置四大體系，即數(shù)據(jù)架構篇、數(shù)據(jù)效能篇、算法創(chuàng)新篇、智能應用篇。

數(shù)據(jù)架構篇聚焦數(shù)據(jù)生產，關注降本和增效；數(shù)據(jù)效能篇聚焦數(shù)據(jù)消費，關注敏捷開發(fā)，及其背后的標準化、工程化積累；算法創(chuàng)新篇聚焦模型能力迭代，關注通用型和垂直型兩條AI算法路線的演進；智能應用篇聚焦場景智能化，關注判定模型、自然語言處理的場景積淀，以及生成模型、多模態(tài)智能在產業(yè)應用中的蓬發(fā)生機。

在本次大會中，你將領略到數(shù)據(jù)智能技術實踐最前沿的景觀。

1 數(shù)據(jù)架構篇

大數(shù)據(jù)技術正在推進管理一體化和場景垂直化。

基于云原生的高效資源調度、基于表格式的湖倉一體等技術是管理一體化的代表，提高了數(shù)據(jù)架構的可觀測性，避免了重復開發(fā)和復雜運維的成本；隨著應用場景的深度演化，數(shù)據(jù)庫自身也在逐步融合OLAP、AI等垂直方向演進技術，并且國產力量發(fā)揮著明顯作用。

數(shù)據(jù)架構篇將為您帶來云原生大數(shù)據(jù)、OLAP、國產數(shù)據(jù)庫、湖倉一體四個方向的技術創(chuàng)新與實踐，從不同層次呈現(xiàn)架構優(yōu)化的路徑探索。

2 數(shù)據(jù)效能篇

從數(shù)據(jù)治理到決策模型迭代，它們的共性是敏捷化和標準化，這兩者也是互相推動的。

以指標體系、AB實驗為代表的敏捷決策迭代模式，持續(xù)提升企業(yè)決策的系統(tǒng)性、可量化性和透明度，并不斷沖擊傳統(tǒng)的企業(yè)決策思維。敏捷表象的背后，浩大的組織和工程改造不可或缺，基于標準化的數(shù)據(jù)資產管理和工程化的DataOps、MLOps在持續(xù)推進數(shù)據(jù)智能的全生命周期管理。

數(shù)據(jù)效能篇將為您帶來指標體系、數(shù)據(jù)資產管理、AB實驗、DataOps與MLOps四個方向的技術創(chuàng)新與實踐，展示效能提升的不同側面。

3 算法創(chuàng)新篇

集算法創(chuàng)新之力，筑算法賦能之基。

創(chuàng)新的首要前提，就是要有足夠多的理論儲備，同時對算法本身有著非常深入的理解，包括其優(yōu)缺點、適用場景等。

算法創(chuàng)新篇將介紹四個方向的算法創(chuàng)新和實踐：因果推斷、大模型、圖機器學習、知識圖譜，前兩者偏重通用性，后兩者偏重垂直性，聽眾可以了解在數(shù)據(jù)規(guī)模大、算力強、算法復雜性高、參數(shù)多的情況下，算法如何創(chuàng)新，又是如何賦能業(yè)務，完成關鍵業(yè)務的轉型、升級。

4 智能應用篇

人工智能算法從出現(xiàn)時，就伴隨著落地場景薄弱的質疑聲，但是隨著 AI產業(yè)從基礎研究和技術研發(fā)走向成熟，應用場景也在迅速擴大。

相對傳統(tǒng)的領域，包括風控、推薦等，有著成熟的應用場景，算法層面也不斷推陳出新；新興領域，包括AIGC、數(shù)字人等，隨著生成算法、大模型、多模態(tài)等AI技術的持續(xù)創(chuàng)新和發(fā)展成熟，也被應用于多種場景，不斷為企業(yè)帶來業(yè)務創(chuàng)新與經濟效益。

智能應用篇為您帶來智能風控、推薦算法、數(shù)字人、AIGC四個方向的人工智能前沿算法與落地應用實踐。

03 十六個主題論壇