在大模型的浪潮下，AI到底有哪些新的机遇？掘金技术社区特别邀请4位业内学者和专家来共同探讨大模型如何影响AI和开发者。

⏰ 议程安排

活动时间：2023年8月12日 14:00-17:40

活动地点：北京市海淀区北三环27号 方恒 时尚中心地下会议室B1

?️ 本期主讲嘉宾

✨ 薛宇飞：智谱AI 大模型事业部副总裁

清华大学计算机系博士、博士后

多年人工智能相关研究及产品经验

曾任职于旷视科技、新浪微博等公司

?️ 分享内容：《CodeGeeX：从代码生成模型到AI编程助手》

? 内容摘要： 随着大模型技术的发展，代码生成作为大模型在垂直领域的应用也受到越来越多的关注。本报告将介绍 CodeGeeX 代码生成模型的训练、评测、微调，以及基于模型研发的 CodeGeeX 插件所能实现的智能化特性以及最新进展。

✨ 宋顾杨：蚂蚁（计算智能技术部）Ray团队开源负责人，Ray开源社区Committer

2015年加入蚂蚁集团，一直从事基础架构方面的工作。2017年以来主要参与和推动了Ray在蚂蚁从0到1再到万台服务器规模的落地。开源社区方面，是Ray C++分布式框架的作者和Runtime Environments框架的主要开发者，也是Ray中文社区的布道师。

?️ 分享内容：《Ray: 大模型时代的AI计算基础设施》

? 内容摘要： Ray作为通用分布式计算引擎，已经在分布式计算和AI计算领域深耕多年。随时大模型时代的到来，Ray由于其天然的优势已经被OpenAI等公司广泛应用于大模型训练相关任务中，成为大模型时代的AI基础设施。本次演讲将介绍Ray引擎的核心能力和开源生态，并介绍Ray在LLM方面的应用案例。

✨ Michael Yuan：WasmEdge 创始人

Michael Yuan 博士是 CNCF WasmEdge 项目的维护者，也是 Second State 的创始人。他撰写过5本软件工程书籍，由 Addison-Wesley、Prentice-Hall 和 O’Reilly 出版。 Michael 是一位长期的开源开发者和贡献者。他之前曾在许多行业会议上发表过演讲，包括 OpenSourceSummit、The Linux Foundation Member Summit 和 KubeCon

?️ 分享内容：《怎么构建轻量级的 LLM Agent》

? 内容摘要： 像 ChatGPT 这样的 LLM 类似于没有记忆、感觉或手的大脑。 API 和插件允许开发者将这些关键功能添加到 LLM 并启用 LLM 应用程序。然而，当前的 LLM Agent 通常构建在复杂的云原生基础设施之上，这些基础设施专为成熟的服务而设计，例如 VM、Linux 容器和 k8s 集群。对于主要充当 LLM 和外部服务之间的轻量级的 Agent 而言，这样的基础架构过于重量级。本次演讲将如何通过 Serverless 的方式构建轻量级的 LLM Agent。

✨ 林辉：网易有道技术总监

2011年毕业于中科院后加入网易有道至今，一直从事算法研发。曾负责有道广告推荐算法、有道AI Lab视觉、语音算法团队的创始和组建，是有道智云、有道词典笔、有道智能学习灯等业务的主要发起人之一。目前在负责子曰大模型研发以及落地应用探索。

?️ 分享内容：《有道子曰大模型及其在教育场景的应用》

? 内容摘要：有道是一家教育科技公司，有道的大模型名称叫子曰，是因为孔子是我国教育先贤。“夫子教人，各因其材”，我们希望子曰大模型可以朝着这样的教育理想去努力。自从去年chatgpt发布开始，大模型展示出巨大的革命性力量，每个星期都在刷新我们认知。百模大战，如何取胜？过去半年时间，我们团队一直在学习和迭代。我将给大家介绍我们做大模型的一些思路，如何扬长避短，以及我们在落地应用上的一些成果。