智盟创课（北京）科技有限公司（智盟 Stu.） 作为IT产业第三方专业人才能力提升服务机构，秉承互联共成长的理念，恪守IT企业实际业务需求为第一优先级的本职，为IT企业人才培养提供多方位的师资、培训体系打造， 行业前沿交流峰会，打通企业全方面的学习视角，实现人才能力提升最佳学习方案。助力企业全面提升竞争优势、推进组织的成功转型及经营业绩的持续增长。同时，智盟组织承办IT领域两大品牌会议：QECon全球软件质量&效能大会，SECon软件工程技术大会，旨在深化各大研发中心加快数字化转型的同时，也将目光从追求快速增长转向内建能力，运用前沿技术帮助企业实现快速交付，同时又要稳高质量发展的大方针。
QCon 全球软件开发大会
QCon 全球软件开发大会是由极客邦科技旗下 InfoQ 中国主办的综合性技术盛会，每年在伦敦、北京、纽约、圣保罗、上海、旧金山召开。当前，大模型技术正引领软件开发范式的革新，重塑生产关系。在此激变之中，QCon 以“全面进化”作为 2024 年度主题，旨在携手创新技术引领者，面向 5 年以上工作经验的技术团队负责人、架构师、工程总监、产品负责人分享实践洞见与深度经验，并同步革新会议组织模式，以此催化企业实现从技术、产品到组织的全方位立体化的转型升级。自 2024 年 1 月起，会议品牌正式升级为“QCon 全球软件开发大会暨智能软件开发生态展”。
时间：2024年4月18日-4月20日 地址：北京 咨询：白萍萍 13516196409（微）
演讲专题
大模型应用场景探索 | 大模型应用的产品设计 | AI Agent 智能体落地 |
本专题希望聚焦大模型应用场景，邀请来自不同领域的大模型应用实践者，分享他们如何结合业务需求，发挥大模型的潜力，解决实际问题。 | 在大模型产品设计中，关键之处在于构建新一代的产品体验和交互设计，重点关注每一个节点如何设计而不是单纯关注会话。 | 具备自主感知、规划和工具使用能力的 AI Agent 智能体，具有广泛的应用价值。本专题将对于 AI Agent 在企业中的落地和应用场景以及其对企业价值的评估进行深入探讨。 |
单体 vs 微服务 | 高质量架构 | 业务可观测 |
选微服务还是单体，今天这又是一个问题。 | 架构师在当前遇到了比以往更艰巨的挑战：既要考虑成本，又要考虑服务质量，还要考虑业务创新，在这种复杂的情况下，如何实现高质量的架构设计，成为了一个重要的问题。 | 可观测建设已经进入了深水区，在这个阶段，我们不仅要关注系统的可观测性，更要关注业务可观测性和以大模型为代表的新一代应用的可观测性。 |
数据库与大数据融合之路 | 数据资产价值化与数据治理 | 自研 OS 时代的大终端 |
数据计算是否能变得像数据库一样简便易用且稳定？数据处理链路是否还能更简洁高效？我们将深入探讨如何有效结合数据库与大数据的力量，以驱动 AI 时代更灵活、高效、实时的数据洞察与决策。 | 2024 年是数据要素元年，国家重磅级政策文件频频出台，数据局和数据交易所各处开花，数据要素市场方兴未艾，数据经济蓬勃发展，这为企业数据资产管理、价值化和数据治理带来了巨大的新机遇、新模… | 今年是众多厂商自研 OS 爆发元年，本专题将探讨自研 OS 时代的大终端技术发展趋势、企业级应用开发的挑战以及如何利用原生系统特性带来新的增长空间。 |
大前端 | 下一代生产力工具 | 效能工程新时代 |
2024 年的大前端技术发展趋势将会以智能化、高效化、跨平台化、低代码/无代码化为特点，为前端开发者带来更多的机遇和挑战。 | 下一代生产力工具应该是什么样子的？2024 年，基于大语言模型的生产力工具将会发展到什么阶段？ | 在大模型的加持下，我们的编码、开发、测试和代码质量管控都有了全新的可能性。这意味着在今天，我们有可能实现 100 倍乃至更高倍速的效能提升。效能工程的新时代，来了。 |
智能运维大模型 | AI 云原生时代的语言生态 | 开源产品的商业闭环 |
借助大模型强大的涌现能力和推理能力，AIOps 解决复杂的架构下的异常问题将事半功倍。 | 在新的时代背景下，我们需要什么样的编程语言？或许，它就只是一门自然语言？ | 过去，我们常常只关注开源本身，而这个专题则希望深入探讨开源产品如何实现可持续发展，如何形成商业闭环，以及如何颠覆或革新闭源软件。 |
高效能团队管理与进化 | 性能优化 | AI 存储加速 |
大模型时代，如何从 0 到 1 搭建高效技术团队，如何管理结构复杂的团队，如何管理年轻化技术团队，以及如何让团队进化避免职业危机，都是我们希望探讨的内容。 | 关注大模型应用、云原生应用的性能优化思路，构建出更加高效、稳定的应用，满足不断增长的业务需求。 | 大模型存储加速论坛，聚焦探讨大模型时代的存储挑战与技术革新，共同研究高效存储方案，加速 AI 应用落地。 |
大模型数据工程和对齐 | 大模型训练和推理工程 | RAG 与向量数据库 |
数据工程和对齐对大模型的重要性不言而喻，本专题希望围绕“如何为大模型获得更高质量的数据”这一命题展开讨论。 | 大模型训练与推理的工程专题聚焦于如何优化训练流程以实现效率跃升，并致力于探究如何提升推理阶段的速度表现。 | 目前，基于向量化的 RAG 已成为 RAG 落地的核心方式。本次将深入探讨 RAG 应用框架、多模态技术创新、检索型向量库优化实践、分析型向量数据库实践等核心热点领域。 |
大模型助力数据安全 | ||
安全威胁和挑战一直存在，本专题将聚焦数据安全技术的最新进展，不仅关注如何利用大模型在数据安全领域实现实际应用，还将着重探讨大模型本身所面临的数据安全问题。 |
大会报名
折扣 | 时间段 | 票价(元) | 5人以上 团购价 | 10人以上 团购价 |
8折 | 2024年1月1日-2024年3月10日 | 5440 | 5240 | 5240 |
9折 | 2024年3月11日-2024年4月7日 | 6120 | 5920 | 5440 |
全价 | 2024年4月8日-2024年4月17日 | 6800 | 6600 | 6120 |
