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Twinkle Chen

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

智能湖仓支撑 Data+AI 一体化数据架构

在大模型的训练、微调等过程中，都需要大量的输入训练数据来提升模型效果。可以说训练数据集的规模和质量，是决定大模型最终推理效果的关键因素之一。

Caryer Jiang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

业务发展中数据服务演进的实践与思考

不同阶段的互联网业务，对数据技术的需求有所不同。如快速增长期，迭代效率和性能保障是关键；而在稳定成熟期，则更需要精细化运营所需的数据支撑。

Hans Zhang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

现代企业架构实践

在全球化和数字化时代背景下，一个灵活、高效的企业架构是快速响应市场变化、提升操作效率、促进产品创新的关键。

Owen Dai

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

整洁代码与系统架构模式最佳实践

本次课程针对如何编写可读性强、易于维护的整洁代码，以及如何运用系统架构模式构建高效、可扩展的软件系统进行了详细讲解，帮助开发者提升代码质量，优化系统架构

Mace Liu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

程序开发人员测试指南与实战训练营

本课程从开发者测试出现的背景与意义、开发者所应掌握的基本和高级程序分析方法以及软件测试技术、开发者所应掌握的软件测试分析辅助工具等方面进行系统性介绍

Jay Zhang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

小红书基础架构在跨云场景下的最佳实践

随着公司的进一步扩大，单云的架构常常由于业务需求、服务质量、以及特定云产品的关系，无法满足业务的进一步发展。因此，跨云，甚至跨多云的基础架构应运而生。

Lake Lin

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

云上大模型训练及服务的基础设施架构和最佳实践

大模型正推动新一波AI浪潮，推动云计算服务的范式发生变化。同时，大模型也带动算力需求激增，这些都决定了行业更加需要强大的模型+基础设施。

James Jiao

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

数字化转型下的企业架构重塑

本次分享从数字化转型下企业架构重塑的方法入手，利用企业架构在软件工程中应用 AI 技术，帮助行业重塑数字化转型的架构体系。

Paul Wang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

Flame 新一代的AI推理框架

一个综合考虑了低延迟、高吞吐量和可扩展性的智能负载调度系统将有助于支持企业的AI应用，并确保系统在不断变化的环境中保持高效

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