周红伟
AI大模型在银行的数据标注、微调、企业级部署和蒸馏微调案例实操
大模型算法实战专家—周红伟老师课程背景随着人工智能技术的快速发展，智能助手（如DeepSeek-R1）在多模态理解、个性化交互、知识推理等领域的应用日益广泛。DeepSeek-R1作为深度求索公司推出的第三代智能助手，凭借其先进的核心技术（如大规模预训练、多模态理解、上下文感知等），在智能客服、内容创作、教育、医疗等领域展现了强大的潜力。然而，要将DeepSeek-R1的能力充分发挥并应用于实际业
FDE：DeepSeek Harness 企业级智能体构建实战训练营
大模型实战专家—周红伟 法国科学院算法博士/前阿里人工智能专家/马上消金风控负责人课程背景DeepSeek-V4 在企业端落地时，技术难点不在模型本身，而在如何把模型能力嵌入真实业务流程。多数团队面临的问题集中在几个方面：模型私有化部署后的资源与并发控制、智能体框架选型与组件协作方式、工具调用的稳定性、多轮对话中的状态管理、以及上线后缺乏系统的评测与优化手段。企业需要的不是单次演示级别的对话效果，
量子通信原理与量子加密通信应用案例
课程背景在数字化时代，信息安全面临着来自未来量子计算和当前计算能力的双重挑战。传统公钥加密体系（如RSA）的安全性基于数学问题的计算复杂度，而量子计算的兴起正威胁着这一根基，使得现有的安全防线变得脆弱。与此同时，量子通信技术作为一项革命性技术，利用量子叠加、纠缠和不可克隆等物理原理，为实现信息论意义上“无条件安全”的通信提供了全新路径。本课程旨在深入解析量子通信的核心原理与关键技术，特别是量子密钥
银行场景-大模型的企业级RAG知识库的构建优化和代码实操
培训人员：智能体产品经理，智能技术人员，大模型技术人员，大模型产品人员培训时长：1天培训名称：大模型安全和企业级RAG知识库的构建和代码实操培训大纲第一部分 大模型的安全问题1.1 安全对齐的核心挑战与解决方案1.1.1 目标冲突：模型性能 vs 安全性 vs 伦理约束1.1.2 对抗性攻击防御（提示注入/越狱攻击）1.1.3 价值观对齐的评估框架（如SUTRA评估体系）1.2 前沿对齐技术实践1
数据层需求分析与数据架构设计
课程背景在数字化转型加速推进的今天，数据已成为企业核心战略资产。然而，众多企业在构建数据体系时面临需求不清晰、架构不合理、技术选型困难等挑战，导致数据孤岛、数据质量低下、系统扩展性不足等问题频发。数据层作为企业架构的基石，其设计质量直接影响业务系统的稳定性、数据的可用性及未来智能化建设的成效。本课程立足于企业级数据架构设计的实际需求，系统讲解从需求分析到架构设计的完整方法论，帮助企业构建高性能、可
AI原生组织的构建及FDE转型与智能体工程化交付培训
Agent+RAG+Skills+Harness及FDE工程师大模型实战专家—周红伟 法国科学院算法博士/前阿里人工智能专家/马上消金风控负责人课程背景当前，国资委“AI+”专项行动全面落地，央国企、政企、金融、医疗等行业数字化转型正式进入AI原生重构阶段，不再局限于信息化升级与简单工具赋能，而是围绕组织、流程、产品、交付全链路开展智能化深度变革。行业对AI人才的需求已从单一算法、研发岗，转向懂业
智算超节点集群和数据中心集群原理和应用案例
传统以横向扩展为主的数据中心集群，由于存在节点间通信延迟高、带宽受限、能效低下等固有瓶颈，已难以满足极致算力应用的连续、高效需求。智算超节点集群通过纵向深度耦合与异构资源池化的创新架构，结合高速互联与先进液冷技术，实现了算力密度与能效的跨越式提升，正成为支撑国家与产业智能升级的新型算力基石。本课程旨在系统解析这一颠覆性技术的核心原理、架构演进与落地实践。
银行大数据技术架构设计和大数据场景化解决方案
大数据和大模型算法实战专家—周红伟老师课程背景随着大模型发展和数据要素入表的客观要求，大数据技术和大数据应用也迎来了二次爆发。同时运营商也累计了大量的数据，也希望实现数据要素估值、流通和变现。避免运营商睡在大数据的金矿上。本课程主要内容包括：大数据应用开发流程、大数据主流技术、大数据场景化解决方案（离线批处理、实时检索、实时流处理）。包括大数据应用开发，大数据离线处理技术和场景化解决方
FDE大模型前沿部署业务工程提炼和大模型全栈开发部署
大模型实战专家—周红伟 法国科学院数据算法博士/前里人工智能专家/马上金融风控负责人课程背景FDE前沿部署工程师。FDE站在模型和业务的交界线上，做的事包括：把模型部署到异构硬件上、把推理延迟压到业务可接受的范围、在客户私有环境里搞定国产化适配、在半夜告警时第一时间定位是模型问题还是系统问题、在成本失控前把Token消耗降下来。大模型全栈开发是要把模型能力封装成产品功能，再把产品功能交付给客户，最
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