当前位置: 首页 > web >正文

ProtonBase 与您相约 AICon 上海站!

当前,行业客户正面临人工智能应用的典型困境:企业虽已基于传统规则引擎构建了智能客服、员工助手及判责系统等核心业务模块,但在实际运营中,系统响应精准度不足、规则迭代滞后的痛点日益凸显。特别在判责场景(如用户索赔判定)中,常规 AI 方案的决策命中率始终徘徊在 65% 以下,输出结果与业务规则契合度不足 60%,且在垂直领域的场景适配性和泛化能力急待提升。

值得关注的是,随着 DeepSeek 等国产大模型的崛起,行业智能化转型迎来新机遇。但正如该客户遭遇的困境所示,大模型落地过程中普遍存在三大核心挑战:业务规则对齐度不足、领域知识融合困难、决策可解释性存疑。这些技术瓶颈导致近 40% 的企业智能化项目陷入"试点困境"。

破局之道在于构建"行业知识+大模型"的融合创新体系——这正是 AICon 全球人工智能开发与应用大会的核心命题。

5月23日-24日,上海见!ProtonBase 联合行业先锋,聚焦数据系统创新实践,分享真实落地案例与技术突破。诚邀您共同探讨下一代数据架构与实战经验!

01/精彩演讲

演讲:「Data Warebase: Instant Ingest-Transform-Explorer-Retrieve for AI applications」

演讲人:王绍翾 ProtonBase/CEO

时间:2025/5/24 周六 16:00-16:40

地点:中优大宴会厅 2


演讲简介:我们预见未来的应用将围绕两大关键 API 构建:以 LLM 大模型为核心的智能 API,以及以多模数据库为基石的数据 API。Data Warebase(Data Warehouse + Database)正是这一理念的革新产品。作为新一代多模数据库引擎,它凭借三大核心技术优势:多样化的索引能力,领先的行列混存架构(实现事务处理和实时分析的高效统一,满足不同场景的查询需求),极致的存算分离设计(提供极致的弹性扩展能力), 通过单一引擎实现数据库、数据仓库、流处理、文档存储和检索、向量检索、以及全文搜索的能力。开发者仅需使用标准 SQL 即可快速构建各类应用,并且永远不必担心业务规模增长带来的扩展性挑战。

💡 演讲提纲

1. 生成式 AI 时代的数据引擎的机遇和挑战

  • 挑战:生成式 AI 与大模型带来的变革,数据处理需求升级
  • 机遇:传统数据架构的局限,多模数据库是 AI 时代的必然趋势

2. 分布式 Data Warebase 架构解析

  • 设计理念:用一个引擎支持大部分数据服务的需求,完美覆盖 HTAP,流批一体,湖仓一体等中间态产品
  • 核心组件:融合数据库与数据仓库在存储和索引上的所有优点满足不同场景的查询需求,使用最先进的存算分离架构确保秒级弹性伸缩

3. Data Warebase is all you need for AI application

  • 背景:一个完整的 AI workflow 包括:Ingest,Transform,Explorer,Retrieve,Act,Test,Evolve
  • 诠释:详尽剖析 Data Warebase 是如何满足所有 AI workflow 的需求

4. 应用场景与案例分享

  • 金融(行情分析、交易、风控),车联网,互联网搜广推系统,AI Agents 的数据存储,Feature Store,DevOps 之数据可观测性

✨ 听众收益

  • 深入了解生成式 AI 时代对数据系统的核心挑战与未来机遇
  • 学习如何通过 Data Warebase 构建高效、实时的数据处理、存储、和多模查询的应用架构,赋能下一代 AI 应用

02/展位互动

欢迎莅临 AICon 大会 B10 展位!ProtonBase 团队诚邀您共同探讨 AI 数据处理架构的创新解决方案。现场参与互动环节,更有精美定制礼品相赠。期待与您相见!


「ProtonBase 展位位于 B10」

03/会议亮点

  • 50+ 专家解读最新大模型前沿实践
  • 多位 CEO 解读科技企业如何借助新加坡以及全球生态,剖析关键节点与最佳实践
  • 内容聚焦代码自动化、企业培训赋能及金融智能化,探讨多领域 Agent 解决方案的落地案例和挑战
  • 展示硬件眼镜、词典笔等前沿产品的应用场景与技术突破
  • 邀请 Motiff 妙多与《麦琪的花园》游戏技术专家,分享 AI 原生产品从策略到落地的核心方法
  • 从长视频理解、多模态模型训练,到 AIGC 在视频与游戏中的创新赋能,解析多模态大模型实践

附:完整议程海报

http://www.xdnf.cn/news/7947.html

相关文章:

  • 【超长上下文检索评测】Qwen-Agent 智能体 vs 传统RAG vs 大上下文模型,谁更强?
  • Docker 镜像分层机制详解:UnionFS 如何实现高效存储与快速启动
  • jvm调优以及常见jvm问题解决等
  • idea无法识别Maven项目
  • LLaMA-Adapter
  • 使用MATLAB输出给定范围内的所有质数
  • Vue3 Element Plus el-table-column Sortable 排序失效
  • 多通道经颅直流电刺激器产品及解决方案特色解析
  • 告别手动绘图!2分钟用 AI 生成波士顿矩阵
  • 灾备认证助力构建数据资产安全防线‌
  • java中定时任务的实现及使用场景
  • NC028NQ472美光固态颗粒NQ484NQ485
  • MBSS-T1:基于模型的特定受试者自监督运动校正方法用于鲁棒心脏 T1 mapping|文献速递-深度学习医疗AI最新文献
  • 超越现有SOTA!DiT模型助力高分辨率图像生成
  • 工业物联网网关在变电站远程监控中的安全传输解决方案
  • 车辆诊断技术全生命周期管理与实践
  • Elasticsearch简单集成java框架方式。
  • Python Lambda 表达式
  • Python面试题
  • PyTorch进阶实战指南:02分布式训练深度优化
  • 数据集分享 | Sard(无人机搜救)数据集
  • 如何用数据可视化提升你的决策力?
  • 【GESP真题解析】第 6 集 GESP 二级 2023 年 6 月编程题 1:找素数
  • SLAM文献之-SuperOdometry: Lightweight LiDAR-inertial Odometry and Mapping
  • 计算机组成原理第2章(竟成)
  • 态度与价值的思考-250521
  • C++23 新特性:允许 std::stack 与 std::queue 从迭代器对构造 (P1425R4)
  • web.py使用时报错AttributeError: No template named image_window
  • 推荐个Github,Docker免费的加速网站
  • pcie gen4,gen5,gen6 新增特性说明