大会日程分为两天。第一天是 Mobile 和 Cloud 的话题，而第二天在讨论 AI 与 Web。除了主旨演讲，开发者大会还开设有「工作坊」，让与会者有机会按照教程上手产品体验。我主要关注 Cloud、AI 和 Web 方面。
本文将以“如何快速落地”、“快速适应新环境”为出发点，探讨数据研发“新人”如何快速了解公司业务、领域模型和业务系统，然后快速高效的推进相关工作，赢得合作伙伴的信任和支持。
瞧瞧，我们正大喜过望地宣告：AntV G6 5.0 Beta 版本今天闪亮登场！这是一次引爆你视觉感官的数据可视化盛宴，专业又优雅，必须让你大呼过瘾！
本文对LLM+推荐的结合范式进行了梳理和讨论，并尝试将LLM涌现的能力迁移应用在推荐系统之中，利用LLM的通用知识来辅助推荐，改善推荐效果和用户体验。
9月12日，淘天集团联合爱橙科技正式对外开源大模型训练框架——Megatron-LLaMA，旨在让技术开发者们能够更方便地提升大语言模型训练性能，降低训练成本，并保持和LLaMA社区的兼容性。测试显示，在32卡训练上，相比HuggingFace上直接获得的代码版本，Megatron-LLaMA能够取得176%的加速；在大规模的训练上，Megatron-LLaMA相比较32卡拥有几乎线性的扩展性，且对网络不稳定表现出高容忍度。
当前 LLM(Large Language Model) 大语言模型越来越火，在业务和生活中已经逐渐变得人尽皆知，作为一名技术同学，可以不精通其中的细节，但了解其大致的奥义是应该必备的技术素养，最起码应该清楚大模型是怎么运作的，在业务中我们可以与其建立什么链接，这也是我写这篇文章的主要原因。 本文借鉴了多方文章，加入了自己的理解，由于大部分相关文章都比较有技术壁垒，很多同事包括我读起来都比较晦涩，因此我尽可能将其转化为比较易懂的语言。 我本人也不是专业的算法同学，因此只能用比较浅薄的视角窥探一部分大模型的理论和实践，如果有描述不清或有误之处还请批评指出。
本文通过深入剖析ChatGLM、LLAMA和Baichuan模型的升级路径，以及探讨大型语言模型结构选型，为大家提供了一个系统性的视角，梳理了大型预训练模型的关键要素。我们希望这些知识能够为大家在实际工程中构建更强大、灵活且高效的大型预训练模型提供有力的参考和指导。
