电子书上新 |《大模型领航：数据智能应用蓝图》

主要观点总结

文章主要介绍了多场讲座或研究报告的内容，包括基于湖仓一体的数据智能新范式、大模型驱动的数据清洗与数据合规技术、领域大模型的挑战与机遇、推荐系统的降本增效、大模型微调方案设计和能力整合、蚂蚁集团在大模型推荐上的算法和应用以及Spark内核的设计原理等。同时，文章还提到了弱监督建模技术在蚂蚁风控场景中的探索与应用，并提供了领取相关电子书的方式。

关键观点总结

关键观点1: 介绍领取电子书的方式和资料目录

通过关注指定的公众号并回复『蓝图』即可获取领取方式，资料目录包括大模型时代的数据智能新范式、数据治理技术、领域大模型的挑战与机遇等相关内容。

关键观点2: 讲述大模型时代的数据智能新范式

基于湖仓一体的数据产品演进和阿里云数据库团队的智能开发新范式分享，探讨大模型时代的数据智能处理趋势。

关键观点3: 分析大模型驱动的数据清洗与数据合规技术

分享复旦大学在大模型驱动的数据治理技术领域的研究热点，包括人工智能的数据中心地位、大模型预训练中的数据工程等。

关键观点4: 探讨领域大模型的挑战与机遇

介绍复旦大学知识工场实验室关于领域大模型的研究工作，包括领域适配、能力提升和协同工作等。

关键观点5: 聚焦推荐系统的降本增效

概述推荐系统的特征平台和算法训练工具，关注降本增效的路线。

关键观点6: 分析蚂蚁集团在大模型推荐中的应用

分享大模型在蚂蚁集团推荐场景中的应用实践，包括大模型微调方案设计和能力整合等。

关键观点7: 介绍Spark内核的设计原理

作为通用并行计算框架的Spark，本文介绍了其特点、基本概念、核心功能、模型设计和部署结构。

关键观点8: 弱监督建模技术在蚂蚁风控中的应用

分享弱监督学习在蚂蚁风控场景中的应用，包括三类问题和样本匮乏下的建模挑战及解决思路。