以“四维导向”为切入点，即从“问题导向、能力导向、焦点导向、行动导向”四个视角，系统梳理大模型数据中心建设过程中的核心诉求、关键技术栈和实施路径安排。
◉ 金融智能化再出发——构建行业领先的大模型应用能力框架
算力规划和优化被视为大模型落地的核心瓶颈和基础保障。重点探讨算力需求评估、芯片选型策略、分布式训练技术等核心议题，并通过容器编排、存储优化、网络拓扑等堆栈的融合讨论，多维度解析算力资源的规划、部署、调度、监控等全生命周期管理，为大模型应用夯实算力根基。
◉ 议题2：GPU资源治理新思路——如何在多任务环境中高效分配和利用GPU资源？
◉ 议题3：基础架构新图景——容器+裸金属物理机是未来大模型基础架构的应用趋势吗？
◉ 议题4：存力与算力协同—大模型分布式训练与推理中如何优化各环节的存储性能？
高质量的数据是大模型生命力之源。聚焦语料质量提升、数据融合、预处理优化等数据治理的关键环节，并通过知识图谱构建、隐私保护等前沿话题的延展讨论，全面阐述数据脏乱差的治理、数据孤岛的打破、多源数据的融通、数据安全的夯实等攻坚之道，为大模型应用提供优质的数据底座。
◉ 议题2：消除信息孤岛——知识库场景如何打通数据仓库/数据湖与大模型数据集的任督二脉？
◉ 议题3：数据预处理新高度——如何进行为大模型高效服务的数据清洗与特征工程？
◉ 议题4：融通数据价值——模型如何实现多源异构数据的融合与知识萃取？
模型优化与场景应用是大模型价值变现的关键一环。针对大模型管理平台构建、多模型协同、向量检索加速等行业痛点，展开纵深剖析。同时辅以模型压缩、小样本学习、可解释性等前沿技术的拓展探讨，力求用“产品思维”重构传统的模型开发范式，以需求为牵引，以场景为依归，探索大模型技术的行业化、产品化、工程化的路径，加速技术沉淀为应用，让大模型真正落地开花。
◉ 议题2：大模型运营术——投研等场景下，如何实现大模型全生命周期管理？
◉ 议题3：知识，唾手可得——客服等场景下，如何实现海量知识库的高效检索与智能调度？
大模型项目如何进行组织管理的方法论总结和IT基础架构人才成长路径分享。
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