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资料目录及介绍：
大模型时代下，基于湖仓一体的数据智能新范式
分享了在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进，以及阿里云数据库团队观察到的一些智能开发相关的新范式。
大模型驱动的数据清洗与数据合规技术展望
分享了复旦大学在大模型驱动的数据治理技术领域的一些研究热点，包括以数据为中心的人工智能、大模型预训练中的数据工程以及大模型驱动的数据治理技术。
领域大模型的挑战与机遇：从构建到应用
介绍了复旦大学知识工场实验室关于领域大模型的研究工作，包括大模型的领域适配、大模型的能力提升以及大模型的协同工作。
推荐系统降本增效之路
本文概述了推荐系统整个大模块，特别聚焦在特征平台（Feature Store）和算法训练工具（EasyRec与 TorchEasyRec）。
大模型微调方案设计和能力整合
介绍了大模型应用开发的四层技术架构，分享了知乎在大模型应用中的实践与经验，
强调了大模型在AI应用中的重要作用及未来发展潜力。
蚂蚁集团在大模型推荐上的算法和应用
分享了大模型在蚂蚁集团推荐场景中的应用，从三个方向阐述将大模型如何无压力地应用到线上推荐系统中。
Spark 内核的设计原理
Spark是一个通用并行计算框架，本文介绍了关于Spark的特点、基本概念、核心功能、模型设计和部署结构。
