来自OpenAI的数据工程革命，GPT-4仅仅是开端

第四届 DataFunCon 数据智能创新与实践大会将于 7 月 21-22 日在北京召开，会议主题为新基建·新征程，聚焦数据智能四大体系：数据架构、数据效能、算法创新、智能应用。

随着预训练大模型不断展现出一统AI的潜力，整个行业都在大胆假设其无所不能，将其扩展到图像、视频等新的数据模态，近期OpenAI发布的多模态大模型 GPT-4 就是代表。

AI 基础设施的完善推动着 AI 走向标准化和工程化，但这并不是终点，以大模型为代表的通用型 AI 模型在未来也将联合 AI 工程迈入下一个阶段，成为数据智能产业的基础设施，推动所有行业走向智能化。

在此背景下，DataFun 组建了数十位专家，联合分享数智化顶尖实践经验和创新探索思路。

第四届 DataFunCon 数据智能创新与实践大会将于 7 月 21-22 日在北京召开，会议主题为新基建·新征程，聚焦数据智能四大体系：数据架构、数据效能、算法创新、智能应用。

在本次大会中，你将领略到数据智能技术实践最前沿的景观，欢迎大家报名参会。

会议时间：2023年7月21-22日

会议地点：北京朝阳悠唐皇冠假日酒店

主办单位：DataFun社区

参会方式：报名参会（扫码快速查看详情与报名）

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01 关于大会

第四届DataFunCon数据智能创新与实践大会将于7月21-22日在北京召开，会议主题为新基建·新征程，聚焦数据智能四大体系：数据架构、数据效能、算法创新、智能应用。

DataFunCon是DataFun旗下的综合性数据智能大会，探索大数据和人工智能的前沿技术成果与行业发展痛点。

对前沿和痛点的观察建立在趋势理解之上，而数据智能的总体走向，是往一体化、精细化、基础设施化发展。

大数据技术栈可以统一处理多源异构数据，基于流批一体、湖仓一体、数据治理实现精细化管理和降本增效，通过内核技术的不断优化、架构适配、场景适配实现实时化、高吞吐的极致性能，结合云原生技术实现底层资源的统一调用和高可用、高弹性利用，促进敏捷开发，并以此作为基础设施支撑着人工智能应用。

人工智能在模型架构、学习范式上不断推陈出新，图机器学习和预训练等是主要的代表，任务定义也越来越精细化和多样化，模型预测的精确性、因果性和可解释性逐年增进。随着预训练大模型不断展现出一统AI的潜力，整个行业都在大胆假设其无所不能，将其扩展到图像、视频等新的数据模态，并小心地进行求证，探索更多利用大模型的方式。机器学习框架等AI基础设施的完善推动着AI走向标准化和工程化，但这并不是终点，以大模型为代表的通用型AI模型在未来也将联合AI工程迈入下一个阶段，成为数据智能产业的基础设施，推动所有行业走向智能化。

大数据和人工智能作为新基建的核心力量，也将走向新的征程。

02 四大体系

基于上述行业理解，本次大会将设置四大体系，即数据架构篇、数据效能篇、算法创新篇、智能应用篇。

数据架构篇聚焦数据生产，关注降本和增效；数据效能篇聚焦数据消费，关注敏捷开发，及其背后的标准化、工程化积累；算法创新篇聚焦模型能力迭代，关注通用型和垂直型两条AI算法路线的演进；智能应用篇聚焦场景智能化，关注判定模型、自然语言处理的场景积淀，以及生成模型、多模态智能在产业应用中的蓬发生机。

在本次大会中，你将领略到数据智能技术实践最前沿的景观。

1 数据架构篇

大数据技术正在推进管理一体化和场景垂直化。

基于云原生的高效资源调度、基于表格式的湖仓一体等技术是管理一体化的代表，提高了数据架构的可观测性，避免了重复开发和复杂运维的成本；随着应用场景的深度演化，数据库自身也在逐步融合OLAP、AI等垂直方向演进技术，并且国产力量发挥着明显作用。

数据架构篇将为您带来云原生大数据、OLAP、国产数据库、湖仓一体四个方向的技术创新与实践，从不同层次呈现架构优化的路径探索。

2 数据效能篇

从数据治理到决策模型迭代，它们的共性是敏捷化和标准化，这两者也是互相推动的。

以指标体系、AB实验为代表的敏捷决策迭代模式，持续提升企业决策的系统性、可量化性和透明度，并不断冲击传统的企业决策思维。敏捷表象的背后，浩大的组织和工程改造不可或缺，基于标准化的数据资产管理和工程化的DataOps、MLOps在持续推进数据智能的全生命周期管理。