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当前 AI 大模型的应用正在各行各业如火如荼地展开,很多企业都在利用大模型技术重塑其产品和流程;然而作为 AI 三大核心要素之一的数据,在很多企业里得不到有效地治理、管理和发现,这大大限制了 AI 大模型的训练、微调及推理的效果。越来越多的企业认识到数据的重要性,并积极探索如何使数据能够高效、低成本地服务于 AI 应用。本次活动邀请了业内领先的数据和 AI 公司及研究机构,围绕如何更好地实现 Data for AI进行深入探讨和交流。 01.活动流程 13:00-13:30 签到
13:30-13:40 Openning
堵俊平,Datastrato创始人兼 CEO,LF AI & DATA 董事
13:40-14:00 Gravitino: 构建面向 AI 的统一数据目录
史少锋,Datastrato VP of engineering
14:00-14:20 AI 时代的向量数据库需求与能力演进
郭人通,Zilliz 合伙人和产品负责人
14:20-14:40 TiDB 面向 AI 和云的技术创新
刘松,PingCAP 副总裁
14:40-15:10小米 Data for AI 数据管理实践
肖杰宝,小米软件研发工程师
蔡灿,小米软件研发工程师
15:10-15:20 中场休息/集体合影
15:20-15:40 Infinity 系列指令数据集:深入挖掘数据合成技术的潜能
刘广,智源人工智能研究院数据研究组负责人
15:40-16:00 RAG 系统技术开发实践与思考
王峰,Jina AI 研发总监
16:00-16:20 腾讯云 TBDS:构建AI管线的数据基座
田小康,腾讯云TBDS产品经理
16:20-16:40 JuiceFS 在大模型存储领域的实践与思考
李少杰,Juicedata 解决方案架构师
16:40-17:00 企业 AI 软件开放平台 OPEA 概况及应用实例
丁建峰,英特尔(中国)公司系统软件资深研发专家
17:00-17:30 自由讨论和交流