1月27日，阿里云技术团队带着满满的“干货”，走进了上海创智学院。
这场以“云端智算与模型进化”为主题的阿里技术日活动，集结了来自阿里云智算解决方案、混合云产研、Qoder、魔搭社区资深技术专家团队，与现场近百位师生齐聚一堂，从AI Infra到底层芯片，从大模型训练推理到开源生态，阿里云技术团队通过分享一线实战经验，为高校人才培养注入产业视角，共探AI时代的无限可能。
筑基：定义AI时代的底层算力
AI浪潮奔涌而来，强大的基础设施是支撑一切创新的基石。
活动开场，阿里云华东大区解决方案总经理余健发表致辞。他从产业视角出发，深刻剖析了当前云计算与AI基础设施的技术趋势，并寄语在场同学：掌握扎实的AI Infra底层技术，是成为新时代AI技术人才的关键。
在随后的“AI Infra专场”中，三位技术专家从不同维度拆解了阿里云的“算力底座”:
·全景布局：阿里云智能集团政企事业部智算解决方案首席架构师涂传滨，为大家展示了阿里云在智算领域的整体布局，深度解析了云端算力如何构建与高效调度。
·网络突破：面对大模型训练、推理对网络的严苛挑战，高性能网络资深技术专家张彭城分享了阿里云在高性能网络优化上的实战路径，揭秘了解决大规模集群通信瓶颈的核心技术，同时前瞻性的探讨未来AI发展的网络方向。
·硬核芯片：算力解决方案专家孔斌则聚焦硬件底层，详细解读了国产芯片的核心能力与突破，展示了国产算力在AI时代日益强劲的表现。
进阶：大模型全栈技术的深度解构
有了坚实的算力底座，如何高效地构建、训练并应用大模型？下午的“模型专场”给出了全栈式的解答。
代码与应用，Qoder资深技术专家陈鑫带来的《Qoder背后的技术思考》，通过揭秘代码大模型的设计哲学，向师生们展示了垂直领域模型如何落地，以及它为开发者带来的效率革命。
训练与推理的双重优化，针对学生、老师最关心的性能与成本问题，优化研发团队带来了“保姆级”的技术拆解。
训练优化研发资深专家吴向君，通过实战案例解析了大规模模型训练中的挑战与策略，分享了提升训练效率的关键技术。
推理优化研发资深专家冯梦轲，则重点剖析了在模型部署后，如何通过技术手段在保证效果的前提下，显著降低推理成本并提升响应速度。
数据与评测，数据是AI的燃料。大数据解决方案总监刘宁与AI DATA技术专家翟玮奇，分别就高质量数据集构建、多模态检索、数据合成技术及评测体系进行了深度分享，为同学们构建了从数据处理到效果评估的科学方法论。
共创：开源生态与人才未来
技术不应是封闭的孤岛。魔搭社区技术运营负责人成晨现场介绍了ModelScope开源生态的合作模式，鼓励更多的高校师生参与到开源实践中来，在真实的开发环境中提升动手能力，与全球开发者共同成长。
活动现场，学术氛围热烈。在互动环节，同学们就大模型应用前景、学习路径等问题频频发问，阿里云技术专家也一一给出了细致的解答。
本次走进上海创智学院，是阿里云推进产教融合的又一重要实践。我们看到，越来越多的年轻面孔正渴望着接触最前沿的技术脉搏。
未来，阿里云将继续携手高校，搭建更多高水平的技术交流平台，将产业界的最新实践毫无保留地分享给未来的技术领袖们。
