随笔分类 - DataFunTalk原创精选
摘要:引言: 大模型落地到当前这个阶段,核心关注点还是领域大模型,而领域大模型落地的前提在于两点:需求端,对当前应用的降本增效以及新应用的探索;供给端,训练技术已经有较高的成熟度。 专家介绍: 柏海峰 滴普科技 Deepexi产品线总裁 负责企业大模型产品的规划、技术架构设计和应用解决方案的全体系打造,承
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摘要:
引言: 在当前行业形势下,降本增效已经是公认的命题,粗放扩张的时代已经过去,接下来是在从业务到技术都需要精细化管理的时代。但在这个命题下,往往未被提及的一点是用户价值。如果为了降本增效,而牺牲了用户价值,激烈竞争下,企业是否还能留住用户? 专家介绍: 赖洪科 OPPO互联网应用研发平台及推搜算法部总
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引言: 在当前行业形势下,降本增效已经是公认的命题,粗放扩张的时代已经过去,接下来是在从业务到技术都需要精细化管理的时代。但在这个命题下,往往未被提及的一点是用户价值。如果为了降本增效,而牺牲了用户价值,激烈竞争下,企业是否还能留住用户? 专家介绍: 赖洪科 OPPO互联网应用研发平台及推搜算法部总
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摘要:由于大数据时代的发展,知识呈指数级增长,而知识图谱技术又在近年来逐步火热,因此诞生了利用知识图谱技术进行智能创作的新想法。本文将分享基于知识图谱的多模内容创作技术及应用。
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摘要:
导读: 今天为大家介绍京东零售大数据的云原生平台化实践,主要包括以下几大方面内容: 云原生的定义和理解 云原生相关技术的演化 京东大数据在云原生平台化上的实践 云原生应用平台的发展 分享嘉宾:刘仲伟 京东 架构师 编辑整理:张明宇 广州某银行 出品社区:DataFun 01/云原生的定义和理解 1.
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导读: 今天为大家介绍京东零售大数据的云原生平台化实践,主要包括以下几大方面内容: 云原生的定义和理解 云原生相关技术的演化 京东大数据在云原生平台化上的实践 云原生应用平台的发展 分享嘉宾:刘仲伟 京东 架构师 编辑整理:张明宇 广州某银行 出品社区:DataFun 01/云原生的定义和理解 1.
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摘要:**导读:**数据安全立法2018年9月于十三届全国人大常委会列入立法规划。经过三次审议,在2021年6月10日,十三届全国人大常委会第二十九次会议正式表决通过,并于2021年9月1日起施行。从法律角度来说,国家对于数据安全越来越重视,作为企业该如何针对数据安全法进行数据安全治理的规划,最终进行对应
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摘要:**导读:**为什么要使用机器来理解音频内容呢?一个重要的出发点就是在大量数据存在的情况下,由人来完成音频内容的理解是一件较为困难的事情,在图片和文本处理方面,快速理解尚有一定实现的可能,古代有一个形容人记忆力很好的成语叫做走马观碑,描述一个人骑着快马路过一个石碑,看到石碑上密密麻麻的小字一瞬间就能
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摘要:**导读:**风控是金融最常见的场景之一,本文将从业务和技术架构两个层面和大家探讨如何落地智能风控中台系统。分享主要围绕下面五点展开: 风控中台的设计背景 策略的全周期管理 模型的全周期管理 业务架构和能力原子化 应用案例 -- 01 风控中台的设计背景 首先大风控体系或者风控中台的建设在本质上是服
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摘要:**导读:**随着实时计算的发展,越来越多的业务利用实时计算平台开发实时数据。与离线任务不同,实时任务需要更小的时延和更高的可靠性,如何更好地保障实时数据的质量是每个实时计算平台都需要解决的问题。本次的分享题目为虎牙实时计算SLA实践之路,主要分为以下几个部分: 平台介绍 核心SLA定义 核心能力建
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摘要:本次讲座从图数据库中的核心查询算子——子图匹配入题,介绍了图数据库的基本概念、子图匹配的算法,以及在图数据库环境下的子图匹配查询优化等内容。
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摘要:DeepRec从2016年起深耕至今,支持了淘宝搜索、推荐、广告等核心业务,沉淀了大量优化的算子、图优化、Runtime优化、编译优化以及高性能分布式训练框架,在稀疏模型的训练方面有着优异性能的表现。本文将围绕背景、功能介绍、开源等方面系统介绍阿里巴巴DeepRec稀疏模型训练引擎。
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摘要:**导读:**自动化是嵌入到整个智能供应链Y的基因里去的,我们服务的一个愿景是希望通过自动化技术实现供应链全链条的降本提效。本文将分享京东如何利用AI驱动端到端补货建设,包括以下几大方面内容: 京东智能供应链现状 AI与OR双驱动的端到端补货建设 未来展望 #01 #京东智能供应链现状 整个京东集团
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