AI 大模型正在颠覆传统架构设计思路和路径，6月14-15日ArchSummit深圳站，10 大 AI 系列专题，从底层基础到顶层应用多角度，覆盖 AI 运维 、AI 大模型中台、AI 安全与风控及大模型算力等热门话题，解析企业如何从 0 到 1 搭建大模型时代的架构平台。
《基于大模型应用层的探索》专题将关注大模型的集成与部署策略，深入探讨如何从应用层面充分发挥大模型的优势，挖掘其潜在的巨大价值。从选择适合的大模型，到对这些模型进行精细化的性能调优等内容，我们将带领大家一步步理解大模型的运作机制和应用技巧。
《低代码与AI结合》专题将深入研究低代码平台如何与人工智能技术相结合，提高开发效率。探讨在低代码环境中集成智能决策、自动化流程，以及构建灵活、高效的应用系统。
《Data 4 AI和AI 4 Data方面的探索和实践案例》专题，将深入探讨数据与人工智能相互驱动的关系。分享在构建数据驱动 AI 系统时的最佳实践，包括数据质量管理、特征工程、数据增强等。同时涉及数据结构和数据治理、数据保护、数据管理优化等具体实践，以及超融合数据架构，在 AI 应用上所做的设计及优化。
《AIOps 业务场景最佳实践》专题将聚焦 AIOps 在不同业务场景中的实际成效，比如如何通过 AIOps 推动可量化的业务价值增长和效率提升？邀请来自可观测性、监控运维技术等领域的资深专家分享他们的 AIOps 实战经验。
《AI大模型中台实践探索》专题将聚焦机器学习和深度学习模型的管理、部署、运维和监控的话题，帮助构建大模型中台的团队了解如何提升机器学习和深度学习、软件工程、大数据处理、模型部署和服务化、数据治理和隐私保护、业务理解等能力。
《AI时代的安全与风控》专题将深入研究在人工智能时代如何构建安全可靠的系统。从 AI 引发的安全挑战到创新的风险管理策略出发，探讨在技术和业务层面如何应对安全和风险问题，包括互联网安全、业务风控等相关技术。
《高效算力基建与性能优化》专题将深入挖掘构建高效算力基础设施的技术策略，包括云原生技术、容器化、微服务、GPU 虚拟化、在离线混部等架构模式的实际应用案例，推进计算领域基建的高质量发展和创新性探索。
《LLM作为新一代‘OS’的探索》专题将深度剖析大型语言模型（LLM）在构建新一代创新应用过程中所发挥的作用（这里所说的 OS 是代指一种核心技术），介绍在未来系统构建、架构设计等角度中融入 LLM 的潜在益处，以及在系统层面解决的技术挑战。
《大模型基础框架》专题将深入探讨行业中大模型训练和推理的基础架构和关键技术，包括训练加速、多维并行、万卡集群、高性能算力等技术焦点，关注训练性能优化、推理部署策略等重要领域，助力人工智能领域进一步发展。
与传统的云计算平台不同，智能计算平台有独有的网络架构（如 IB，RoCE 等），独特的虚拟化方式（基于虚拟机/容器的 GPU 虚拟化），独特的算力调度平台，海量的并行存储系统等。《智算平台建设与应用实践》专题将分享构建智算平台的技术要点，以及在实践和落地过程中所作的优化和踩过的坑。
6 月 14-15 日 ArchSummit 深圳站，不见不散！
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分析开发者的行为模式、工作价值、职业发展等内容，帮助整个行业生态更深入地理解开发者，为他们提供更精准...
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