结合当前技术趋势，分享软件研发领域的前沿技术探索，例如基础设施、人工智能、架构、开源、管理等方向。邀请国内外有号召力的专家来输出有洞见的内容。

在这个主题中，我们将引领大家步入大模型的世界，一起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。这将涵盖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。

随着AIGC的爆火，大模型的训练对于底层的算力基础设施提出了更高的要求，例如更大的带宽和低时延的网络，并行计算加速及开发框架，分布式算力与大内存等。

在技术领域，并没有什么工具或理论是完美的，因此，架构师需要进行持续的取舍与平衡，企业也需要根据业务需求和成本效益进行权衡，以探索如何在各种约束下做出最佳决策，以及如何通过创新和适时调整架构来适应不断变化的业务环境和技术进步。

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。

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、数据增强等方面的经验。这里面还涉及到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。

本专题聚焦AIOps在不同业务场景中的实际成效：如何通过AIOps推动可量化的业务价值增长和效率提升？我们诚挚邀请了来自可观测性、监控运维技术等领域的资深专家分享他们的AIOps实战经验。

本专题旨通过专家分享自身高可用架构的最佳实践，来深入探讨从解构系统的复杂性，到控制成本，保障数据安全，以及如何更有效地利用云服务、容器化、微服务、DevOps等前沿技术来确保系统的稳定运行。

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。

本主题将邀请业界专家、以及前沿的AI技术应用者，共同探讨和分享AI在工业/制造业中的最新应用案例和最佳实践，助力AI技术在工业/制造业中能够得到更广泛应用。

解析构建业务平台的技术挑战与机遇。讨论平台化架构、微服务、云原生技术在推动业务创新中的角色，并分享成功案例。

随着AIGC大模型的飞速发展，模型的参数量越来越大，大模型训练、推理的吞吐性能、算力成本，对于模型研发和落地应用都至关重要。本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。

专题定位于技术创新与商业场景融合，科技成果到商业价值和公益价值的转化相关主题。立意于：让技术更懂商业，让商业找准技术、让商业反哺公益。将分别从：技术引领者、商业领导者、绿色科技创新者的视角分享观点与实践。

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。

聚焦互联网金融的技术创新与发展趋势。包括区块链技术在金融领域的应用、金融科技的前沿探索、数字货币发展趋势等方面的讨论，助力工程师了解行业最新动态。

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，探讨在技术和业务层面如何应对安全和风险问题。互联网安全、业务风控相关技术。

技术人成长，研发技能、管理技能提升。如何帮助大家根据自身的条件和兴趣做好职业规划，发展自己的技能图谱，找到属于自己的路，相信会引起很多同学的共鸣。

大模型中台是指在企业架构中构建一个集成大型机器学习（ML）和深度学习（DL）模型的平台，以服务整个组织的业务需求，大模型中台更专注于机器学习和深度学习模型的管理、部署、运维和监控。构建大模型中台的团队，需要具备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。