由大语言模型驱动的生成式 AI 标志着计算领域进入变革时代，势将重塑人机交互。本次网络会议探讨了这种尖端技术的能力，并展示了它如何增强业务运营。

Amanda Saunders，NVIDIA 企业 AI 产品营销高级经理
Jeremy Krinitt，NVIDIA 开发者关系高级经理

在本次网络会议中，我们探讨了 AI 团队应该掌握的生成式 AI 相关基础知识，涵盖从数据采集和管护到模型定制和部署等各类主题。

Amanda Saunders，NVIDIA 企业 AI 产品营销高级经理
Donald Chouinard，NVIDIA 产品营销经理

在当今的竞争格局中，创新和效率是成功的必备条件。如今，人工智能集成已成为必然选择，而非可有可无，大语言模型在理解特定领域的主题和消除幻觉方面面临挑战。但是，正如本次网络会议中所探讨的那样，检索增强生成 (RAG) 为 AI 领域带来了革命性的进步，使企业能够以前所未有的方法利用特定领域的实时数据。本次网络会议重点讨论了如何构建高度定制化 AI 聊天机器人，这些机器人访问来自当前可信数据源的数据，并对其进行处理和展示。

Amanda Saunders，NVIDIA 企业 AI 产品营销高级经理
Jacob Liberman，NVIDIA 产品经理

生成式 AI 是企业转型的基石，提供了创新途径，但同时在开发和部署端到端 AI 工作流方面提出了挑战。我们的网络会议探讨了全栈方法如何支持企业克服技术障碍，增强模型性能并加速实现价值，带您了解如何构建具有检索增强生成功能的端到端生成式 AI 工作流，加快大语言模型的训练、微调和部署，并利用企业级运行环境来支持生成式AI应用。

Anne Hecht，NVIDIA 产品营销高级总监
Tony Paikeday，NVIDIA 人工智能系统高级总监

随着组织从试验生成式 AI 转向在生产中部署和扩展这些应用，对安全高效的 AI 推理的关注正变得至关重要。本次网络会议探讨了大规模优化 AI 推理的关键策略，同时通过真实的企业案例研究确保数据安全性、合规性和创新敏捷性。

Bethann Noble，NVIDIA 产品营销经理
Neal Vaidya，NVIDIA 开发者大使