![大模型引领软件行业变革,除了拥抱变化,我们还能做些什么? | QCon](https://static001.infoq.cn/resource/image/9c/63/9cf11999216328fc038fe731cee89d63.jpg)
大模型技术的崛起正以前所未见的方式重塑软件开发领域。它凭借强大的语言生成、理解及创造能力,开启了人机交互的新纪元,是软件开发理念和实践的一次深刻变革,这也引发了一些同学对工作岗位被机器取代的担忧。面对这样的技术浪潮,我们更应积极拥抱变化,通过主动学习、探索和深入思考,找到适合自己的发展路径。
2024 年,QCon 全球软件开发大会以拥抱变化、全面进化为主题,覆盖架构、前后端、算法、运维、安全、大数据等关键技术领域的研发工程师、技术管理者及创业者、投资人等泛开发者群体,关注技术前瞻性和实用性,提供有价值的行业洞察和参考,旨在帮助技术团队降低探索新技术的时间成本,更快地将创新技术和最佳实践应用到实际业务中。
在今年 4 月份举办的 QCon 北京站上, 150 多位来自国内外知名企业的技术专家为 1000 多位参会者交付了 100 多场宝贵的知识盛宴,让参会者们收获对技术创新与实践的新思考。在即将于 10 月举办的 QCon 上海站筹备前期,QCon 主办方对多位企业的技术决策者和 QCon 的重要参与者进行了深入访谈与调研。收获了如下有价值的内容方向指导与思考:
一、大模型与应用场景的深度融合是大势所趋
大模型技术是当前和未来一段时间内关注度较高的话题,在技术不断演进的当下,紧跟大模型技术的步伐,深入探索其在多元化应用场景中的落地实践,是企业实现创新发展的核心策略。不管是中小型公司,还是大型企业,都在探索大模型技术提升业务效率、优化用户体验的方式。但与此同时,在实际的 AI 应用中,确保 AI 技术与具体业务需求的紧密结合仍然是一个复杂的挑战。这是企业的决策者和研究者们十分关注的方向,大家都焦虑,想了解学习新东西。因而,我们需要紧贴大模型技术设计内容,提供前瞻性的技术洞察和实践案例,帮助大家发现新的解决方案和机会。
二、强调 Data for AI 的重要性,而非仅 Data infrastructure for AI
数据技术作为 AI 的基石,数据本身的质量是实现 AI 应用成功的核心要素。重点放在 Data for AI ,包括确保数据源的准确性、维护数据质量的高标准,加强数据本身的处理等等,以保障 AI 模型的准确性和可靠性,达到更好的效果,满足业务使用场景。同时,我们也应关注怎么做数据转型以适应大模型,比如新兴的向量数据库与传统的数仓、数据湖技术如何结合以发挥各自优势。
三、云原生非新概念,但它在技术浪潮中扮演着不可或缺的角色
云原生技术在众多行业应用案例中已经证明了其在支持复杂系统设计、提高资源利用率和有效降低成本方面的巨大潜力。它在加速业务迭代、应对安全挑战、以及在全球化的商业环境中,帮助企业快速决策是否全云化或使用自建技术栈等方面还有哪些可能性?这也是我们应该去持续关注和探索的方向。
四、企业出海与合规将会受到越来越多的关注
随着全球化的不断深入,企业出海已成为一种趋势。然而,不同国家和地区的法律法规、文化差异以及技术标准,都给企业的国际化发展带来了挑战。在这一背景下,企业如何确保合规与安全,成为其出海战略中不可忽视的一环,将会受到越来越多的关注。
五、大前端低迷,AI & XR 与大前端的结合将注入新的活力
前端、客户端(大前端)技术也曾风靡,但随着 App 的逐渐饱和,新应用需求的减少,这一领域似乎逐渐失去了往日的光辉。 XR & AI 与大前端技术相结合,不仅仅是技术的升级,更是对于创新思维和跨界合作的一次大胆尝试,或将推动大前端技术的复兴与繁荣,为相关从业人员注入新的信心。
基于以上多方专家访谈的主观建议及用户调研等客观数据反馈等,我们抽象出了如下技术人关心的话题:
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最后经过多轮讨论和评审后,我们参考技术采用生命周期,主要关注创新/早期萌芽及早期大众技术,为 QCon 上海站设置了以下专题。
早期采用者:
AI 应用开发实践:从不同的业务应用形态出发,探讨 AI 创新的实际落地场景和关键技术。我们将邀请各行业的优秀 AI 应用团队,分享在实际产品中成功应用 AI 技术的案例与最佳实践,探讨 AI 应用的未来发展。
大模型基础设施与算力优化:深入探讨如何搭建稳定高效大模型基础设施,提高各类大模型训练推理过程中的 Scaling 的效率和成本,为一线技术工程师和高级技术管理人员提供前沿知识、一手的实践经验和有深度的技术判断。
探索安全边界:出海合规与大模型实践:上半场将深入探讨企业出海过程中的合规要求,帮助企业建立有效的合规体系,为全球用户提供高质量的产品和服务;下半场将探讨大模型如何帮助团队成员更高效地解决安全问题。
下一代 Data for AI 技术架构:在这一波 AI 浪潮之下,数据技术作为 AI 的基石,又将产生哪些革命和颠覆性的突破?本专题将从 LLM、智能 Agent、RAG 等不同的热点领域方向,来探讨新一代 Data 技术的突破方向与思路。
AI 重塑技术工作流程:探索那些超越单点 AI 应用,进一步利用 AI 技术重塑产品研发核心流程的最佳实践。我们关注实际案例和解决问题的策略,旨在解决当前研发团队面临的困境,让智能能真正赋能业务,创造价值。
创新产品设计:探讨如何将 LLM 融入现有产品,开创全新的服务模式,带来颠覆性的变革与价值提升。
早期大众:
云原生工程实践:将聚焦云原生战略与实践,深入探讨如何通过云原生技术加速业务迭代、优化成本以及应对安全挑战,旨在为一线技术工程师和高级技术管理人员提供前沿知识和实践经验。
演进式架构:深入探讨演进式架构实施策略及成功案例,帮助技术管理者和开发者掌握如何构建能够应对未来挑战的软件系统。
线上可靠性工程:从 SRE 视角保障业务线上可靠性为出发点,邀请不同公司的稳定性技术专家,分享他们在各自的业务场景中的可靠性/ 稳定性保障的实践经验,共同探讨线上可靠性工程的问题的解决思路。
新技术浪潮下的大前端机遇与挑战:深入探讨 XR 和 AI 如何与大前端技术相结合,创造出令人激动的新应用和解决方案。我们将邀请行业内的专家和实践者,分享他们对于这一融合趋势的见解及最佳实践。
与时俱进的团队管理:探讨在新兴技术兴起的背景下,引领团队适应行业变革、寻找成长与突破的实践方法和案例,旨在为技术管理者提供战略性指导,为组织创造更大的价值,帮助团队成员成长。
更多有意思的话题尽在 10 月 18 - 19 日 QCon 上海站为您现场呈现,期待与您共赴这场技术之约。学习顶尖企业技术实践案例,和卓越的技术人交流,让自己在不断变化的环境中探索新知,在自我进化中迎接未来。
最后,感谢以下专家的倾情贡献(排名不分先后):
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如果您有好的技术实践案例想要与我们分享,欢迎通过以下链接提交演讲申请:
听众画像
为便于您更好地准备内容,与您分享 QCon 的听众背景,他们主要来自各公司高级/资深工程师或架构师、技术经理/总监等。
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演讲标准
观点:申请人演讲的观点是否明确,所阐述的内容是否吸引人,是否有助于听众在知识和经验方面的积累?
实践:QCon 演讲内容,均以实践为出发。
深度:演讲内容的深度将直接关系到听众的收获,听众能够从演讲中挖掘出的内容也是组委会看重的,原则上,有深度的演讲稿被采纳的机会更高。
专业声誉:演讲人在所提交演讲涉及的专业领域的成就和从业经验也会作为评审的参考标准。
不要广告:QCon 讲台不是厂商宣传的舞台,请不要试图在演讲时做任何形式的广告。
听众所得:听众在演讲分享中可能的收获是组委会最关注的,这也是 QCon 大会举办的重要意义。
演讲福利
参会福利:免费自由参加大会所有课程;
专属折扣:特别折扣的优惠码,可方便同事、朋友等购买大会优惠门票;
独家报道:有机会接受 InfoQ/极客时间资深技术媒体的独家深度采访、报道;
免费住宿:为外地嘉宾提供酒店住宿;
无忧差旅:为所有嘉宾承担往返会场的交通费用。
活动推荐
InfoQ 将于 10 月 18—19 日在上海举办 QCon 全球软件开发大会 ,覆盖前后端/算法工程师、技术管理者、创业者、投资人等泛开发者群体,内容涵盖当下热点(AI Agent、AI Infra、RAG 等)和传统经典(架构、稳定性、云原生等),侧重实操性和可借鉴性。现在大会已开始正式报名,可以享受 8 折优惠,单张门票立省 960 元(原价 4800 元),详情可联系票务经理 17310043226 咨询。
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