前言:2023年10月13日—15日,由ITSS分会、证券基金行业信创联盟指导,ITSS数据中心运营管理组(DCMG)、双态IT论坛、智能运维国标工作组主办,ITSS媒体组、AI范儿协办的“2023第六届双态IT乌镇用户大会”将于浙江乌镇召开。
大模型时代已然来临!DCMG、双态IT论坛自2017年开始致力于推动IT生产力提升,历经七年,从最初的DevOps、微服务、容器到现在云原生技术的百花齐放。此轮技术范式已经实现了从概念认知到广泛的应用落地。以ChatGPT为代表的大模型,即将开启新一轮技术范式的跃迁!
与此同时,经过三年发展,2023年信息技术应用创新工作已经步入深水区,行业关注焦点从广度向深度发展,从以适配测试、开发实施为主的信息技术应用创新系统建设工作到信息技术应用创新改造与运维安全并重,信息技术应用创新的服务保障变得愈发重要。
为进一步促进IT生产力发展,推动信息技术应用创新服务保障,加深行业交流,DCMG、双态IT论坛联合智能运维国标工作组召开2023第六届双态IT乌镇用户大会,举办“云原生和大模型革新IT生产力”“金融信息技术应用创新服务保障”两大主题会议,同期举办特色专题研讨会。
云原生和大模型革新IT生产力主题会议
“云原生和大模型革新IT生产力主题会议”是业界首次就云原生时代IT生产力的四大领域 - 开发、测试、运维、安全,进行高层次、多视角的研讨。
云原生技术从最初的DevOps、微服务、容器到现在的百花齐放,一直助力IT生产力革新,推动行业数字化转型。本次大会邀请来自南方电网数字电网集团信息通信科技有限公司的专家带来《数字化运维探索与实践》主旨分享。同时还将进行一系列启动及发布仪式,分别是:2023年ITSS会议周方案介绍暨启动仪式、第一批ITSS智能运维团标评估证书颁发仪式、ITSS分会专家委员会数据中心领域专家聘书颁发仪式,以及《云原生服务稳定性保障能力分级技术规范》标准发布。
大模型作为人工智能新的技术范式,备受关注。业界对于大模型在业务场景的应用已经进行全方位探讨,但对大模型在IT自身场景的应用探讨相对较少。为推动IT生产力发展,提高行业对大模型认知框架的构建,促进行业对大模型的交流探讨,本届大会邀请来自清华大学、复旦大学和翰纬科技的专家带来《IT大模型-认知框架》联合演讲。同时邀请自银行、保险、证券等行业的专家带来各自在开发、测试、运维、安全四大领域大模型的探索与实践,让大家能够“一会多享”!
第二届金融信息技术应用创新服务保障主题会议
“第二届金融行业信息技术应用创新服务保障主题会议”以“推动信息技术应用创新,提高金融新核心服务保障”为核心,旨在促进银行、保险、证券用户跨行业的信息技术应用创新的深度交流。
政策和标准是行业发展的重要驱动力和执行保障。大会将邀请行业专家分享信息技术产品服务保障责任体系和金融业应用创新能力成熟度评估模型研究。
金融信息技术应用创新最具挑战的是核心系统信息技术应用创新,随着系统建设实践的发展,行业开始把目光转向信息技术应用创新的服务保障,本次会议聚焦这一主题,邀请银行、保险、证券行业头部用户分享其最新信息技术应用创新实践。
专题研讨会
本届大会除举办两大主题会议,还围绕开发、测试、运维、安全四大领域的大模型应用举办专题研讨会,为行业专家提供分享讨论的平台。研讨会信息如下:
专场1:开发&测试大模型专题研讨会
专场2:运维&安全大模型专题研讨会
专场3:一体化数智运维和大模型应用研讨会
…………
更多精彩,敬请期待!
好文章,需要你的鼓励
施耐德电气以“新质服务+产业向‘新’行”为主题,第六次参会,展示全新升级的“新质服务体系”,围绕创新驱动、生态协同和行业赋能三大核心领域,以全新升级的“新质服务体系”,助力中国产业向高端化、智能化、绿色化迈进。
香港中文大学联合上海AI实验室推出Dispider系统,首次实现AI视频"边看边聊"能力。通过创新的三分式架构设计,将感知、决策、反应功能独立分离,让AI能像人类一样在观看视频过程中进行实时交流,在StreamingBench测试中显著超越现有系统,为教育、娱乐、医疗、安防等领域的视频AI应用开启新可能。
甲骨文正在成为大规模基础设施供应商的可靠选择。该公司通过AI技术推动应用开发,构建GenAI模型并将智能代理集成到应用套件中。CEO萨弗拉·卡茨透露,公司剩余履约义务达4553亿美元,同比增长4.6倍,并预测OCI收入将从2026财年的180亿美元增长至2030财年的1440亿美元。甲骨文正积极布局AI推理市场,凭借其作为全球最大企业私有数据托管方的优势地位,有望在云计算领域实现重大突破。
Atla公司发布Selene Mini,这是一个仅有80亿参数的AI评估模型,却在11个基准测试中全面超越GPT-4o-mini。通过精心的数据筛选和创新训练策略,该模型不仅能准确评判文本质量,还能在医疗、金融等专业领域表现出色。研究团队将模型完全开源,为AI评估技术的普及和发展做出贡献。