本专题希望聚焦大模型应用场景，邀请来自不同领域的大模型应用实践者，分享他们如何结合业务需求，发挥大模型的潜力，解决实际问题。

选微服务还是单体，今天这又是一个问题。

架构师在当前遇到了比以往更艰巨的挑战：既要考虑成本，又要考虑服务质量，还要考虑业务创新，在这种复杂的情况下，如何实现高质量的架构设计，成为了一个重要的问题。

可观测建设已经进入了深水区，在这个阶段，我们不仅要关注系统的可观测性，更要关注业务可观测性和以大模型为代表的新一代应用的可观测性。

2024 年是数据要素元年，国家重磅级政策文件频频出台，数据局和数据交易所各处开花，数据要素市场方兴未艾，数据经济蓬勃发展，这为企业数据资产管理、价值化和数据治理带来了巨大的新机遇、新模式、新空间，同时也带来了新的挑战。

2024 年的大前端技术发展趋势将会以智能化、高效化、跨平台化、低代码/无代码化为特点，为前端开发者带来更多的机遇和挑战。

借助大模型强大的涌现能力和推理能力，AIOps 解决复杂的架构下的异常问题将事半功倍。

在新的时代背景下，我们需要什么样的编程语言？或许，它就只是一门自然语言？

过去，我们常常只关注开源本身，而这个专题则希望深入探讨开源产品如何实现可持续发展，如何形成商业闭环，以及如何颠覆或革新闭源软件。

大模型时代，如何从 0 到 1 搭建高效技术团队，如何管理结构复杂的团队，如何管理年轻化技术团队，以及如何让团队进化避免职业危机，都是我们希望探讨的内容。

关注大模型应用、云原生应用的性能优化思路，构建出更加高效、稳定的应用，满足不断增长的业务需求。

大模型存储加速论坛，聚焦探讨大模型时代的存储挑战与技术革新，共同研究高效存储方案，加速 AI 应用落地。

数据工程和对齐对大模型的重要性不言而喻，本专题希望围绕“如何为大模型获得更高质量的数据”这一命题展开讨论。

大模型训练与推理的工程专题聚焦于如何优化训练流程以实现效率跃升，并致力于探究如何提升推理阶段的速度表现。

目前，基于向量化的 RAG 已成为 RAG 落地的核心方式。本次将深入探讨 RAG 应用框架、多模态技术创新、检索型向量库优化实践、分析型向量数据库实践等核心热点领域。

安全威胁和挑战一直存在，本专题将聚焦数据安全技术的最新进展，不仅关注如何利用大模型在数据安全领域实现实际应用，还将着重探讨大模型本身所面临的数据安全问题。

本专题会分享和讨论企业如何持续优化甚至大规模重构组织架构和流程，从而缩短产品的开发周期，最大限度地降低沟通成本，减少由于组织架构带来的内耗，让自己的团队能更灵活地应对市场的变化。

本专场将深入探讨云智融合在企业数字化转型中的应用与挑战，通过分布式云计算、生成式AI和大模型技术的实践案例分析，为企业提供提升效率、优化用户体验和推动业务升级的综合策略。

本专场将聚焦 AI 时代下企业正在面临的挑战，围绕“AI 云原生时代下的数据安全与合规”、“向量数据库与生成式 AI 的实战洞察”以及“出海云安全与云服务”三大核心议题展开深度探讨。

在本次专场中，我们将深入剖析 HarmonyOS NEXT 的全新升级，重点探讨其操作系统开放能力的拓展、鸿蒙系统独特的新场景特性以及开发工具的创新。