专场出品人：刘广
北京智源人工智能研究院基础语言模型与软件组负责人
北京邮电大学智能科学与技术博士，北京智源人工智能研究院基础语言模型与软件组负责人，负责飞智FlagAI开源项目以及悟道·天鹰Aquila系列基础模型(7B/34B/70B)，主要研究方向是预训练大模型等。
专场：大模型应用案例与策略优化
大语言模型带动了人工智能领域的新一轮飞速发展，很多新兴企业、新的大模型产品纷纷面世，为我们带来了越来越多的选择。很多企业也在尝试在自己的业务场景中落地大模型，帮助解决实际的业务和技术问题。本专场将邀请多位专家，分享他们在具体业务场景中应用大模型的实践经验。
董秋冶
拥抱大模型时代：去哪儿网智能客服技术框架的革新之旅
去哪儿网 应用算法团队负责人
计算机专业硕士，法国高等工程师学历认证。在去哪儿网从事算法相关工作约6年时间。期间负责从0-1构建了去哪儿网机票售后客服机器人算法相关底层服务。同时负责去哪儿网商品排序、搭售推荐、智能营销等业务场景的智能化建设及算法服务落地。具备丰富的算法应用经验在OTA行业中提升用户体验的同时创造增量收益。
在人工智能的浪潮中，大模型技术以其强大的语言处理能力，为智能客服领域带来了前所未有的变革。传统的智能客服系统往往难以理解复杂的用户查询或多轮对话中的上下文信息。缺乏对用户偏好和历史交互的深入理解，难以提供丰富且人性化服务。去哪儿网的算法团队致力于将最前沿的大模型技术融入现有的售后智能客服系统。通过大模型卓越的语言理解能力与企业在ota售后服务中的业务积累，构建了一套能够在售后场景中以多轮会话的形式解决用户问题的机器人框架。解决了传统智能客服存在的一些痛点，更在服务提效和用户体验上取得了提升。本次技术交流会中，当前主题将向大家分享去哪儿网智能客服框架革新中的一些方案和经验，希望能够在同业界同仁一起交流的过程中碰撞思想，相互启发，获得更多新的收获。

内容大纲
1. 去哪儿网和他的客服
    1.1 用户至上，售后客服很重要
          - 介绍去哪儿网的业务背景和智能客服的重要性
    1.2 售后客服场景比你想象的复杂
          - 介绍去哪儿机票售后客服场景的特点及痛点
          - 简述大模型能在哪些方向上提供帮助及有效方案
2. 大模型应用于智能客服的实战
    2.1 去哪儿网智能客服算法服务的现状与挑战
          描述现有智能客服系统的整体框架。
          阐述当前系统面临的主要挑战，如多轮对话管理、上下文理解等。
    2.2 大模型技术框架升级策略
          介绍去哪儿网如何选择合适的大模型并整合到现有框架中。
          讨论技术选型、数据准备、模型训练、效果评估和部署的过程等
3. 客服领域融合大模型的继续探索
    3.1 大模型支持下的衍生出的其他功能
          简单介绍大模型应用过程中挖掘出的其他场景
    3.2 简述目前正在寻找解决方案的待落地方向

听众收益
1. 了解大模型在客服领域的落地和实践方案
2. 了解大模型服务相比于传统客服算法服务的优劣势
丁晶晶
智能营销时代的低代码智能运营
众安国际 架构高级专家
先后任职NLP领域、保险图像语义领域AI模型领域专家；
现担任众安国际ZABANK营销领域架构专家，负责ZABANK营销平台的建设工作，从0到1搭建起ZABANK低代码智能营销平台，做到了“一句话”即可发布复杂可靠的运营活动，助力业务运营抢占市场先机。专注于AI技术工程化的业务落地，在大场景高并发领域实战、在营销领域大数据、AI工程落地等领域有独特见解。
AI时代的营销应该是什么样子的？AIGC如何为业务营销平台赋能？运营人员的一句话需求是否可以立即上线营销？将分享ZABANK将AI和AIGC运用在智能营销平台化、领域化，打造一个低代码营销活动“工厂”的实践之路。

内容大纲
1. 智能营销时代的新定义
    1.1 人有多大胆，营销就有多大产：营销活动做到半小时上线
    1.2 不懂营销？我来帮您：让营销驱动业务运营
2. 营销工厂化：从一句话需求到30分钟活动上线
    2.1 营销系统全面套件化的探索
    2.2 拖拉拽生成运营活动：低代码活动工厂的建成之路
    2.3 营销零事故：灰度闭环与营销多级业务降级
3. AIGC在营销领域的探索之路
    3.1 大数据“玩烂了”？数据如何切实助力业务营销
    3.2 AIGC在营销活动快速构建中的最佳实践

  1. 听众收益
1. 在营销领域，了解如何从业务驱动开发做到平台驱动业务的转变
2. 了解低代码营销平台的建设和经验，以及建设健壮高质量营销平台的经验
3. 了解AIGC在智能营销领域的探索实例
赵璐璐
赋能行业未来：解码大模型从零到一的进化之路
北京智源人工智能研究院算法研究员
北京智源人工智能研究院算法研究员，北京邮电大学博士毕业，在国际顶会ACL，SIGIR，EMNLP，NAACL等上发表多篇学术论文。在智源主要负责行业大模型，Aquila-Med、Aquila-Edu的构建。在行业数据 （IndustryCorpus 1.0）建设上也有丰富经验。
最近，闭源 LLM 和开源社区都取得了长足进步，在各个通用领域都超越了人类。然而，由于行业知识的特殊性和复杂性，LLM在行业数据中现仍然不尽如人意，尤其是在开源社区中。此次分享主要以医学领域为例介绍从零到一构建一个行业大模型的全流程。首先，我们阐述目前开源社区医疗大模型的现状和存在的一些挑战。其次，我们详细讨论Aquila-Med如何通过领域继续预训练、监督微调 (SFT) 和从人类反馈中强化学习 (RLHF) 来解决这些挑战。其中，重点展示在高质量行业数据筛选上面的技术。多维度的评测手段验证了我们的方案在医疗领域取得了显著的成果。本次技术交流会中，主要向大家分享智源行业大模型构建的完整流程以及一些经验。我们将讲述内容全部进行开源，致力于能和各位同仁进行充分交流以及为研究界贡献宝贵的资源。

内容大纲
1. 智源的相关介绍
    1.1 智源的背景介绍
    1.2 智源的行业应用介绍
2. 医疗行业大模型的现状和挑战
    2.1 介绍当前开源医疗大模型的整体情况
    2.2 阐述存在的技术挑战
          —领域继续预训练
          —高质量SFT数据的构建
          —RL技术
3. 训练的全流程介绍
    3.1 领域继续预训练
          -- 数据收集和净化
          -- 训练细节
    3.2 SFT
          --数据筛选
          --训练细节
    3.3 RL (DPO)
          --数据构造
          --训练细节
    3.4 多维度评测
4. 海量行业数据的构建和开源
    4.1 介绍行业数据集的构建平台以及规模
    4.2 高质量的“算力集群”操作系统
    4.3 继续多领域探索行业大模型，全流程开源，为社区提供技术基础

听众收益
了解行业大模型构建的全过程，获得开源的高质量数据和模型，为开展相关工作提供资源和思路。
潘伟
大模型在消费金融中的应用实践
中邮消费金融  大数据专家
计算数学专业硕士，具有多年AI算法开发和技术管理经验。中邮消金AI算法开发负责人，负责自然语言处理、智能语音处理和大模型等人工智能技术的开发和应用实践，带领团队从0到1打造了中邮智能机器人平台、语音质检平台和AI中台等AI产品，广泛应用于风险、贷后、客服和营销等多个业务场景。在此之前，先后在华为和中信银行信用卡中心从事数据挖掘和自然语言处理相关工作，积累了丰富的算法开发经验。
近年来，大模型技术取得了令人瞩目的进展，极大地推动了人工智能领域的快速发展。本次分享大模型技术在中邮消费金融的具体落地实践。首先，我们将介绍大模型在资产保全领域的应用实践，通过对大模型与传统对话机器人的对比，探讨大模型在重构语音对话机器人方面的优势，并介绍其在人工辅助、话术推荐、催收总结等方面的具体应用。其次，在客服领域，介绍大模型结合RAG技术在客服机器人、话术推荐和工单总结等方面的应用。最后，我们将着眼于大模型在对内赋能的应用实践，主要包括对话式SQL生成、文字纠错、智能消保等具体应用场景。

内容大纲
1. 大模型落地实践场景介绍
    1.1 中邮消费金融业务介绍
    1.2 大模型业务场景应用
    1.3 大模型对内场景赋能
2. 大模型在资产保全领域的应用实践
    2.1 基于大模型的智能外呼语音机器人
    2.2 座席辅助、话术推荐、话后总结
    2.3 大模型微调训练
    2.4 面临的挑战及解决方案
3. 大模型在客服领域的应用实践
    3.1 在线客服问答机器人
    3.2 话术推荐和工单总结
    3.3 面临的挑战及解决方案
4. 大模型在对内赋能的应用实践
    4.1 NL2SQL
    4.2 其它应用

听众收益
1. 了解大模型在消费金融场景中的落地实践
2. 了解大模型在赋能业务场景过程中面临的挑战及解决方案
3. 了解微调、RAG等大模型应用方法
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