生成式 AI 项目越来越多，数据管理的难度也跟着升级！怎样在合规和隐私保护的同时，保持高效？如何优化数据质量，让模型表现更靠谱？
11 月 13 日晚上 20:00，我们特别邀请了三位分别来自阿里国际、ProtonBase 和矩阵起源的专家，一起聊聊生成式 AI 项目里数据管理的“坑”和“诀窍”。这次直播中，嘉宾将深入探讨生成式 AI 项目中的数据管理之道，从数据获取、质量优化到实时处理，以及如何评估数据管理的 ROI。
2024.11.13 20:00~21:00
生成式 AI 项目，数据管理的“坑”和“诀窍”
邵轶琛，ProtonBase 首席科学家，人工智能行业连续创业者、信息和数字技术产业老兵，近二十年服务于大型政企信息化 - 数字化 - 智能化升级、转型的科技实践、管理及战略咨询经历；在人工智能、智慧城市和高性能计算等领域具备丰富的知识和经验。
赵晨阳，矩阵起源研发副总裁，从 Google 到 Shopee 的深度学习与中台技术专家，在多模态和深度学习数据管理上拥有资深背景。
李海军，阿里国际 AI Business 高级数据技术专家，拥有丰富的数据平台和数据架构建设经验。目前专注于 AI Business 的数据科学与数据工程，负责大语言模型和多模态大模型的数据研发工作。
数据管理在生成式 AI 项目中的独特需求是什么？
多模态数据的管理与优化
生成式 AI 项目规模扩展后，数据管理面临哪些新挑战？
如何评估数据管理的投入产出比？
深入解析生成式 AI 项目的数据管理痛点
业内专家分享实战经验，揭开数据治理关键
ROI 评估：数据管理的投入如何见效
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