2023QCon全球軟件開發者大會-上海站嘉賓演講PPT合集（共53套打包）

1、云原生環境下的新型超融合數據架構矩陣起源 產品總監/鄧楠公司資質目錄01 云原生發展趨勢下的數據架構挑戰02 超融合云原生 MatrixOne 數據庫的技術架構詳解03 MatrixOne 適用場景和應用架構設計01 云原生發展趨勢下的數據架構挑戰K8S 與容器的統一平臺已成為趨勢趨勢1:K8s+S3+Serverless正在成為數據架構的新范式趨勢2:數據處理需求向統一融合和多模發展新的技術發。

2、?0?Serverless?SaaS?-?.?/?3?Kubernetes?Serverless?Cilium?Kubernetes?/?.?Catalogue1.?SaaS%Serverless?2.?SaaS%Serverless?1?3.?12?SaaS%Serverless?4.3?SaaS%Serverless?0?.3?Part 1.?SaaS?Serverless?Serverle。

3、B B站小電視全鏈路性能站小電視全鏈路性能和效率優化實踐和效率優化實踐2023/12/29作者：郭利兵作者：郭利兵郭利兵郭利兵2021至今：bilibilibilibili 多屏技術部 資深工程師20142021：美團點評美團點評 資深工程師20112014：花旗金融花旗金融 高級工程師20072011：大連理工大連理工01小電視介紹小電視介紹小電視全稱云視聽小電視小電視全稱云視聽小電視豐富中長。

4、企業發現云成本優化的新秘密武器FinOps on cloud cost optimization Azul SystemsGC Tech VP/Gavin YuConfidential|Do Not Distribute2于功波于功波Confidential|Do Not Distribute3Confidential|Do Not Distribute4 KPI：FinOps 降本且增效202。

5、MaaSMaaS模型即服務的創新實踐模型即服務的創新實踐阿里云首席技術官/周靖人農業法律邏輯推理倫理藝術哲學醫學語言理解認知先驗知識物理金融爆炸性增長的數據數據不斷提升的計算能力計算能力數據、計算與模型的協同發展，讓知識觸手可及數據、計算與模型的協同發展，讓知識觸手可及算法創新與突破，從數據中抽取知識知識持續演進的模型技術模型技術MaaSMaaS(Model as a Service)(Mode。

6、借助 MetaGPT 之力，實踐自然語言編程的前沿探索DeepWisdom（MetaGPT）創始人&CEO|吳承霖問題引導：通往自然語言編程 MetaGPT 在自然語言編程中扮演什么角色？MetaGPT 如何影響智能體社會和自然語言編程的未來？在智能體社會中，自然語言編程將如何被進一步發展？MetaGPT 的發展與影響MetaGPT：或許是中國歷史上漲速最快的開源工程MetaGPT 是一。

7、張志成 丨 魔搭社區高級技術專家魔搭魔搭社區社區ModelscopeModelscope-Agent-Agent開源框架開源框架快速構建專屬智能體應用快速構建專屬智能體應用魔搭魔搭：中國最大的模型社區中國最大的模型社區2300模型總數模型總數1億億 模型下載量模型下載量通義千問GLM書生Llama2Mistral百川日語日語Sakura-13B-Galgame多語種多語種Nlp_polulm_q。

8、云原生場景下云原生場景下 Fluid 加速加速 AIGC 工程化實踐工程化實踐阿里云高級技術專家阿里云高級技術專家/車漾車漾 AI商業化的時代，大模型推理比訓練會被更加廣泛的使用 大模型推理對基礎設施服務能力的挑戰是階躍式的 對“成本、性能、效率”的要求，成為LLM/AIGC快速落地的高門檻 模型數據不斷迭代 更新低耗時至關重要 用戶等待時間 更高的彈性性能 有限計算資源下運行更多服務 按需使用。

9、云原生的多云混合云數據基礎設施Control Plane演講者：曹偉前阿里云數據庫總經理/研究員，云原生數據庫PolarDB 創始人。中國計算機學會數據庫專委會、開源專委會執行專委，獲得 2020 年中國電子學會科技進步一等獎，在 SIGMOD、VLDB、ICDE、FAST、USENIX ATC 等數據庫與存儲國際頂級學術會議發表論文 20 余篇。云原生數據庫領域的研究P u b l i c a。

10、解析云原生數倉 ByteHouse 如何構建高性能向量檢索技術火山引擎 ByteHouse 團隊/田昕暉向量檢索應用場景https:/www.elastic.co/cn/what-is/vector-search語義相似度搜索https:/www.geeksforgeeks.org/how-to-generate-word-embedding-using-bert/https:/ 與向量檢索LL。

11、微服務架構下，使用Higress構建高性能云原生網關實踐阿里云 Higress&MSE 云原生網關負責人/耿蕾蕾（如葑）目錄軟件架構的演進介紹Kubernetes下微服務的變化與趨勢現有 Kubernetes Ingress 的不足與解法Higress 的落地實踐Higress Roadmap 規劃軟件架構的演進說明軟件架構的演進介紹軟件架構的演進介紹單體架構垂直架構SOA架構微服務架構。

12、高性能鴻蒙應用開發分享人：鴻蒙ArkUI框架技術專家 王雷鴻蒙應用構成鴻蒙應用構成構成構成Stage模型模型應用組件1.組件分類stage-model-component -UIAbility組件：包含UI，提供展示UI的能力，主要用于和用戶交互。詳細介紹請參見UIAbility組件概述。-ExtensionAbility組件：提供特定場景（如卡片、輸入法）的擴展能力，滿足更多的使用場景。詳細介。

13、平安業研一體平安業研一體（BizDevOpsBizDevOps）降本增效與業務價值最大化實踐高級過程改進專家/龔明杰SAFe SPC規?；艚輰＜艺J證數字化轉型VeriSM認證SPOT認證引導師五星講師、十佳講師集團研發實踐社區理事長 20+年IT行業經驗，從事過技術、管理、教練工作 曾領導或輔導千人、百人及百人以下等多個組織敏捷及DevOps成功轉型；目前專注研究與實踐復雜組織敏捷與業研一體（。

14、基于RAG構建生成式AI應用最佳實踐與“避坑指南”亞馬遜云科技人工智能技術專家/李元博個人簡介互聯網從事算法工作多年，目前在亞馬遜云科技負責AIML/GenAI/Analytic跨領域的端到端產品方案最佳實踐研究和應用落地李元博亞馬遜云科技人工智能技術專家目錄RAG場景及技術特點RAG實踐經驗總結RAG場景中的亞馬遜云產品亮點RAG場景及技術特點RAG概念流程圖企業知識文檔EmbeddingLL。

15、1大語言模型的低比特計算大語言模型的低比特計算戴金權英特爾院士、大數據技術全球CTO2自回歸大語言模型(基于Transformer解碼器架構）Transformer解碼器架構自回歸大語言模型：預測下一個token3Transformer解碼器架構訓練訓練;推理推理(第一個第一個t token/Prefill)oken/Prefill)4Transformer解碼器架構推理推理(下一個下一個t t。

16、借助 LangChain 與 LLM Agent加速生成式 AI 應用開發張文舉 博士亞馬遜云科技/資深培訓講師內容提要1.LLM-based Agents 概念組成與發展現狀概念組成與發展現狀2.Agent 開發框架與 LangChain 開發示例3.如何使用 Agents for Amazon Bedrock 構建生成式AI應用什么是 LLM-based Agentshttps:/arxiv。

17、單擊此處編輯母版標題樣式單擊此處編輯母版標題樣式電力數字孿生電力數字孿生共性軟件共性軟件開發平臺研發開發平臺研發及及應用應用國家電網公司智能國家電網公司智能電網研究院電網研究院 于海于海20232023年年1212月月2929日日 一電力數字孿生電力數字孿生共性軟共性軟件件研發及應用研發及應用背景現狀背景現狀特色成效特色成效 三設計研發設計研發 二總結展望總結展望 五示范應用示范應用 四 國網公。

18、阿里云搜索Serverless產品架構設計和應用實踐OpenSearch研發負責人/邢少敏目錄阿里云搜索技術介紹阿里云搜索技術介紹阿里云搜索 Serverless 技術架構阿里云搜索 Serverless 應用實踐阿里云搜索 Serverless 總結展望阿里云搜索技術發展歷程20200808支撐淘寶、B2B起航YST,Vespa,Lucene起源1999199920112011極致性能優化Is。

19、LLM 賦能聲明式前端框架調試的實踐與思考Speaker：涂旭輝前端框架發展201020122014201620182020VueVue：開源：開源2 2年后年后發布第一個穩定版本，開始發布第一個穩定版本，開始被廣泛關注。開源被廣泛關注。開源3 3年后年后逐漸具備生態自繁逐漸具備生態自繁殖能力，并逐漸在國內成為主流框架殖能力，并逐漸在國內成為主流框架20132015：發布Vue 1.0穩定版和第。

20、大模型落地到代碼場景的探索實踐汪晟杰 騰訊云產品總監議題AI 時代下催生的新架構的機遇和挑戰深度探索提示工程、代碼模型和評測框架橄欖式的大模型軟件開發架構的嘗試N+1+1的大模型時代的軟件設計策略實踐方案和演示AI時代下應用機遇和模型危機新架構的機遇和挑戰 AI大模型助力個體成為超級個體人人效率工具阻力：工具學習成本人人類獨立創作通過學習工具來減少重復基于AI輔助創作+效率工具AI模型自然語言代。

21、基于CodeFuse的下一代研發探索螞蟻集團高級算法專家/姜偉基于CodeFuse的下一代研發探索螞蟻CodeFuse代碼大模型螞蟻LLM應用于研發的現狀未來展望螞蟻CodeFuse代碼大模型大模型適合研發型智力活動嗎？我們曾經曾經以為：創作型工作不容易被AI取代：繪畫，編曲，寫作，編碼莫拉維克悖論莫拉維克悖論 告訴我們：理論上：大模型可以幫我們寫代碼，大模型可以助力研發大模型適合研發型智力活動。

22、LLM模型壓縮與推理加速實踐小紅書中臺技術部-推理加速團隊負責人/陳 磊LLM 模型壓縮與推理加速實踐領域背景大語言模型壓縮推理框架與計算優化總結與展望領域背景-LLM推理難點巨大的內存/顯存需求量 自回歸生成過程無法充分并行對于如下模型和場景：Llama 65B 模型max_batchsize=64max_input_seq_length=1024max_output_seq_length=5。

23、AI Native 化的大前端開發模式前端資深工程師/周廷帥周廷帥百度前端資深工程師文心一言 App 大前端負責人目錄AI Native 時代下的大前端概述UI擴展插件（UI Extended Plugin）模式插件（Pattern Plugin）評估驅動開發（EDD）未來的一點想法AI Native 時代下的大前端概述AI Native 時代下的大前端概述GUI:傳統UI交互CUI：對話類交互。

24、Tengine-Ingress 高性能高可用云原生網關鄧波 阿里巴巴自我介紹阿里花名：光錐從業經驗互聯網后端技術10年+2016年加入阿里，專注淘天集團接入網關的技術演進主導推進云原生網關 Tengine-Ingress 的技術開源大綱云原生網關云原生網關設計背景設計背景超大規模網關超大規模網關設計及挑戰設計及挑戰實際應用實際應用未來未來規劃規劃132云原生網關云原生網關設計背景設計背景網關解決。

25、高效且高度可配置的大模型推理引擎與服務史樹明騰訊AI Lab2023/12/29Transformer推理https:/jalammar.github.io/illustrated-transformer/大模型推理引擎：關鍵需求及核心技術推理速度吞吐率顯存/內存占用易用性/多模型支持結果質量大模型推理引擎：關鍵需求及核心技術推理速度吞吐率顯存/內存占用易用性/多模型支持算子融合高效張量運算KV。

26、LLM在微盟BI領域的探索微盟/王成Outline基于生成式的ABI微盟BI之路基于LLM的ABI實踐與探索總結與展望基于生成式的ABI能給我們帶來什么 更強的AI任務能力 更通用的理解能力 更擬人化的交互結果 更低的門檻微盟BI之路中國領先的智慧商業服務提供商中國領先的智慧商業服務提供商微盟致力于為商家提供數字化新商業操作系統微盟致力于為商家提供數字化新商業操作系統 成為企業數字化轉型的最佳伙。

27、何普江英特爾AI軟件架構師大語言模型時代：最大化CPU價值的優化策略QCON 2023 SHANGHAI目錄01 背景（為什么?）02 CPU上如何優化大語言模型？04 總結03 最大化CPU價值背景(為什么考慮最大化CPU價值?)QCON 2023 SHANGHAIComputing Needs in LLM4Probability of next tokenSoftMaxMatMulLaye。

28、EdithEdith網關-面向小紅書億級DAU的大規模實踐小紅書/陳華昌（空古）02.架構與設計01.背景03.核心功能實踐04.穩定性實踐05.未來展望目錄歷史總是驚人的相似1.背景混亂的過去Edith網關Edith 網關于 2021 年 9 月底 MVP 版本上線，同年 11 月上線正式版。Edith 命名來源：鋼鐵俠送給蜘蛛俠的人工智能系統名為Edith，中文譯作伊迪斯。這是繼星期五、賈維。

29、WEBNN,WEB 端側推理的未來胡寧馨 胡寧馨 張敏 張敏 英特爾 SATG Web 平臺工程英特爾 SATG Web 平臺工程2023 年 12 月2023 年 12 月WebML 客戶端推理的優勢隱私攝像頭、麥克風等傳攝像頭、麥克風等傳感器數據保留在設備感器數據保留在設備中中離線初始資源緩存并離線初始資源緩存并離線后，不再依賴網絡后，不再依賴網絡延遲無云端網絡問題，瀏無云端網絡問題，瀏覽器。

30、Agent新技術新實踐王元 CEngLLM出圈了ChatGPT技術內核：生成式AI本次分享，AI Agent時代下的新方法和新實踐聊技術前，先捋捋場景私域問答機器人無代碼數據分析與報表文檔智能/企業內網搜索UI-交互式；后臺-多輪UI-交互式；后臺-多輪UI-線性執行；后臺-單/多輪新的技術棧私域數據角色框架多模態語義緩存測試問題私域數據問題：如何接入私域數據？私域數據常常大于LLM原生的con。

31、HVML編程語言及其應用的跨端運行技術魏永明 飛漫軟件議題1.為什么設計HVML2.HVML編程語言的十大特性3.跨端應用的幾種實現4.HVML語言的跨端實現方法5.HVML解釋器和渲染器的實現6.將HVML作為全棧語言HVML-Hybrid Virtual Markup Language我們為什么設計HVML我們為什么設計HVML?當今時代，使用傳統編程語言（C/C+等）編寫用戶界面程序就好像。

32、以 KCL 語言為例 詳解領域編程語言如何從設計走向開源實踐螞蟻集團，CNCF KCL Owner/徐鵬飛01目錄020304背景01.https:/ 等領域感興趣背景背景隨著云原生技術的發展，Kubernetes 底座和 Terraform 等 IaC 工具已成為越來越流行的管理和部署基于(云)API 的應用程序工具背景背景 認知認知負擔負擔 應用開發人員需要面對復雜的基礎設施和平臺概念 不像。

33、如何在團隊實現全面效能提升全面效能作者/李云2023-12-29上海關于我電力、通信、互聯網、芯片電氣、硬件和軟件工程師曾是摩托羅拉系統架構師前阿里巴巴高級技術專家曾在小公司擔任過高管浙江大學2009級MBA兩本書的作者職場困境企業（管理者）與員工形成了零和博弈的局面管理手段使得油門與剎車同踩，內耗巨大企業激勵不動員工，員工想躺但躺不下員工和管理者的自我發展成了瓶頸管理者與服務部門成了“打手”“。

34、利 LLM 改善研發過程的答疑體驗段瀟涵我介紹字節跳動研發程師，負責 Node.js 基礎程向，主要致于建設 Node.js 相關基建：公司級框架、適配公司基礎設施的基礎庫、私有 NPM 倉儲等。同時致于語模型在研發程落地的實踐，構建 AI 知識體系，為研發領域提供 AI 相關基礎能。段瀟涵錄AI 落地切點基礎概念&建設思路企業內落地演進談論到 AI切點：研發答疑機器答疑現狀值班等待提問。

35、云原生時代的通用流量入口-高性能云原生網關實踐 網易數帆-韓佳浩目錄云原生網關金融場景大規模實踐3 3云原生網關架構2 2背景與趨勢1 1總結與展望4 4云原生網關背景為什么需要網關微服務場景下：簡化架構，提高安全性，監控系統運行，靈活的通信協議云原生網關核心訴求162534和傳統靜態發布區別，是否能否對接動態注冊中心進行服務發現。服務發現方式服務發現方式隨著Kubernetes以及容器將云原生。

36、解鎖SQL查詢性能TheTradeDesk/Lisa LiLisa LiEver worked in IBM,Intel:storage,distributed systemJoined in TheTradeDesk in 2021,focus on Retail related business.Self introductionProgrammatic advertisingBuy Sid。

37、系統穩定與信息安全體系建設與實戰經驗劉向陽美的集團首席信息安全官（CISO）兼軟件工程院院長歐洲科學院院士IEEE Fellow、IET Fellow、AAIA FellowACM Distinguished ScientistCIO最怕什么：穩定爆雷、安全爆雷穩定性度量吾?=?+?MTTF(Mean Time To Failure)：平均無故障時間MTTR(Mean Time To Repai。

38、哈啰出行大模型轉型之始漫漫提效路:Copilot模式&Agent模式/賈立Part1：哈啰AI1 1、哈、哈啰啰AIAI場景：是否都用大模型重做一遍場景：是否都用大模型重做一遍2 2、大模型、大模型CopilotCopilot：提升人效：提升人效研發助手：codeGPT運營助手：運營知識庫/客服助手設計助手：營銷海報/短視頻3 3、大模型、大模型AgentAgent：賦能：賦能業務業務L。

39、如何打造高效的“軟硬協同”團隊要務科技 高級產品&運營總監陳孟斌目錄“軟硬協同”案例分享硬件產品的特點一些有價值的經驗團隊打造的五大要點目錄“軟硬協同”案例分享硬件產品的特點一些有價值的經驗團隊打造的五大要點案例1電機車機顯示系統電池管理系統壓力傳感器承重傳感器制動傳感器各類傳感器車輛控制器Tbox（4G）工業云硬件技術團隊硬件技術團隊IoTIoT平臺團隊平臺團隊產線大批量生產時，云端出。

40、三一智礦科技有限公司馬巍2023年12月AI時代下的無人綠色智慧礦山智慧礦山整體解決方案全球第二、中國第一挖掘機銷量世界第一世界第一 大中小挖全面取得 中國第一中國第一 連續11年國內市場 占有率第一占有率第一 混凝土機械 全球第一全球第一品牌 全球市場占有率45%86米鋼制臂架泵車 世界最長世界最長632米泵送高度 全球最高全球最高記錄記錄國內首家國內首家旋挖鉆施工工法研究院 149米中國旋挖。

41、快手系統軟件演進與成本優化快手基礎平臺部 系統軟件中心負責人熊剛 熊剛快手基礎平臺部系統軟件中心負責人擅長海量服務、高穩定高性能服務架構、系統軟件技術。2010年碩士畢業就職騰訊：先后深度參與或主導 QQ 后臺幾次架構升級、騰訊視頻云質量優化，以及 CV 技術B端落地。2019年加入快手，參與央視春晚項目(A1)，負責應用啟動、過載保護、核心配置系統設計和落地，死保中的死保，0事故。202120。

42、大模型驅動下的智能代碼助手提效實踐百度 工程效能部 李楊 百度資深研發工程師百度資深研發工程師，云端開發平臺云端開發平臺（iCoding）的技術負責人的技術負責人，AI編程助手編程助手（Baidu Comate）商業化負責人商業化負責人 百度一級專利發明人，名下國內外發明專利百度一級專利發明人，名下國內外發明專利1010余個，已獲授權余個，已獲授權 國家重點研發計劃國家重點研發計劃基于人機結對編。

43、基于時間序列數據預測模型的智能量化交易系統性能優化實踐黃益聰黃益聰楷同科技 CEO曾擔任 Intel 高級工程師，阿里巴巴高級技術專家，中國互聯網百強獨角獸企業技術副總裁、CTO長期從事大數據與人工智能領域研究，有15項中國發明專利，3項美國發明專利。目前負責AI 量化交易系統實踐。Agenda智能量化交易系統概況全鏈路數據流優化服務化AI模型介紹總結與展望量化交易量化交易是利用計算機程序和數學。

44、Secure Egress In Serverless ComputeHaowei YuAgenda Snowflake Introduction Serverless in Snowflake eBPF Introduction How to leverage eBPF to support secure egress ClosingSnowflake Introduction-Archite。

45、構建云原生的端到端生成式 AI 應用亞馬遜云科技解決方案架構師/肖元君議程大模型推理面臨的挑戰通過 Amazon SageMaker 和 Amazon Bedrock 降低大模型推理復雜度構建端到端的生成式 AI 應用與 Demo 演示大模型推理面臨的挑戰大模型推理面臨的挑戰復雜性復雜性模型體量大 模型并行模型 serving 基礎設施設置成本成本模型編譯 模型托管成本運營開銷 待部署和管理的模。

46、AIGC AIGC 在在 DataLeap DataLeap 大數據研發治理套件的實踐大數據研發治理套件的實踐火山引擎 DataLeap 資深架構師/王慧祥火山引擎 DataLeap 技術專家/丁桂濤目錄DataLeap整體介紹AIGC在DataLeap數據資產方向的實踐 找數助手AIGC在DataLeap數據研發方向的實踐 研發助手 未來規劃DataLeapDataLeap整體介紹整體介紹Da。

47、 2023,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.大語言模型提示詞工程原理大語言模型提示詞工程原理及最佳實踐及最佳實踐鄭昊 Zheng HaoAI/ML Specialist SAPrompt Engineering(PE)Basics One/Few ShotZero ShotSome simple exam。

48、Wenfei FanShenzhen Institute of Computing SciencesUniversity of EdinburghBeihang UniversityBig Data:From Theory to Systems1The 5 Vs of Big DataThe study has raised as many questions as it has answere。