专题演讲嘉宾：吕昕

在大模型算法快速迭代演进的背景下，业务研发人员负责工程、算法研究人员负责模型优化的协作模式，已经无法满足大模型产品快速创新、模型效果快速迭代的业务需求，业务团队需要建设自有的大模型优化能力。如何建设一个人人都能训大模型的技术氛围，已成为加速大模型业务落地、推动组织创新与发展的关键。

本次演讲我将从平台基础设施、大模型思维、协作文化 3 个角度，阐述如何建设“人人能用、人人会训”的大模型文化，有效提升组织效能，进而推动业务的持续成长。

演讲提纲

1. 大模型时代组织创新的必要性

• 传统 AI 开发模式的组织瓶颈
• 大模型时代业务部门面临的新挑战与机遇
• 为什么"人人能用、人人会训"的大模型文化能提升组织效能

2. 建设人人能训大模型的基础设施

• 低成本高效能的大模型训练平台设计原则
• 打破技术门槛的工具链与流程优化
• 资源投入与业务价值产出如何平衡

3. 培养全员大模型思维与能力

• 从专家到教练：AI 团队角色转变与知识分享机制
• 业务人员参与大模型训练的渐进式学习路径
• 案例分享：非技术团队成功优化大模型的实战经验

4. 构建开放共享的协作文化

• 大模型训练作为跨部门协作的新型桥梁
• 建立激励机制，提升团队 ownership 与创新动力

您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？

• 如何转变业务研发人员的思想，让他们能够敢于从 0 开始转型做大模型优化
• 大模型优化的基础能力在建设中需要考虑成本与收益，如何低成本完成基础设施建设
• 如何一步步取得成绩，获取更大的支持，获取更多资源，进行模型效果的持续优化
• 各类大模型场景优化的核心点和方法论

演讲亮点

• 提供一套实用的业务自建大模型优化能力的实施框架，帮助组织打破技术与业务的隔阂
• 分享低成本启动大模型算法优化的方法，特别适合资源有限的团队
• 通过真实案例展示如何提升大模型训练的团队协作效率，加速大模型应用创新

听众收益

• 了解如何转变组织文化，让大模型成为连接技术与业务的桥梁
• 掌握培养全员大模型能力的实用策略与工具
• 获取构建高效协作的 AI 驱动型组织的具体实施路径

随着大模型技术的快速发展，企业技术管理正面临前所未有的挑战与机遇。大模型以其强大的数据处理能力和智能化应用，正在重塑技术管理的范式。然而，如何评估和选择适合企业的大模型技术？如何平衡技术创新与业务需求？这些问题成为企业管理者亟需解决的难题。本次圆桌讨论活动旨在深入探讨大模型技术对企业技术管理的影响及应对策略。

讨论话题方向：

1. 大模型技术的评估与选择

• 企业应从哪些维度评估大模型技术？
• 如何结合企业自身的技术栈和业务需求选择合适的大模型？

2. 技术创新与业务需求的平衡

• 如何在追求技术创新的同时，确保业务需求的满足？
• 如何通过大模型技术实现业务流程的优化和创新？

3. 技术管理新范式

• 大模型技术如何重塑企业技术管理的流程和架构？
• 如何构建支持大模型技术的高效技术管理体系？

4. 数据安全与合规挑战

• 如何确保大模型训练和应用中的数据安全？
• 如何应对大模型带来的数据隐私和合规性问题？

5. 技术人才与团队建设

• 如何培养和吸引适应大模型技术的人才？
• 如何构建跨学科的技术团队以支持大模型项目的实施？

6. 未来展望与战略规划

• 大模型技术的未来发展方向是什么？
• 企业如何制定长期的技术战略以应对大模型时代的变革？

通过本次圆桌讨论，参与者将能够深入了解大模型技术在企业技术管理中的应用现状与挑战，探讨如何通过技术创新实现业务增长，同时分享实战经验和解决方案，为企业在大模型时代的技术管理提供参考和启示。