AI热榜 从「构建 AI」到「驾驭 AI」，100+ 实战案例拆解 AI Native 时代的工程新实践！
推理模型持续突破能力边界，Coding Agent 深度参与研发流程，Agent Runtime、Agent Framework 快速演进……AI 正在从回答问题的模型，演变为能够自主规划、调用工具、执行任务的软件系统。
AI 不再只是软件中的一个能力，而开始成为软件系统的一部分。
这意味着软件工程面对的挑战也发生了变化：团队需要思考的不再只是如何训练模型、模型、部署模型 或优化 Prompt，而不是如何让具备自主能力的 AI 稳定、可信、可控地运行。
模型决定 AI 能做什么，系统决定 AI 能否真正创造价值。
在这一背景下，2026 年 QCon 全球软件开发大会大会 · 上海站正式启动。
本次大会将于 10 月 22 日—24 日举办，聚焦 Harness AI 时代的工程实践，围绕 AI Native 架构、Agent Runtime、AI Infra、Data Systems、Agent 安全与可观测、Loop Engineering、Vibe Coding、具身智能与世界模型、端云协同等前沿技术方向，邀请全球技术社区与产业一线的实践者，系统性分享前沿洞察与实战经验，共同探索 AI 从能力到系统、从实验到生产的真实路径。
蚂蚁集团 & 大模型训练数据处理系统 Altum 技术负责人王鑫已确认出席 “AI Infra：算力效率决定规模化落地” 专题，并发表题为《Altum：蚂蚁集团新一代大模型训练数据处理系统设计与实践》的主题分享。
在大模型训练数据规模持续提升、模型迭代效率持续加快的背景下，业界在模型数据处理的 GPU 效能、任务稳定性、数据交付时效等方面面临巨大挑战。
蚂蚁通过新一代大模型训练数据处理系统 Altum 的建设，尝试系统化解决这些问题。
本次分享将重点介绍在性能、稳定性、效率等方面提升的关键技术策略和背后的思考与取舍，以及业务生产实践案例。
Apache Member（Apache 软件基金会成员），多个 Apache 顶级项目的 PMC Member、Committer，多个 Apache 孵化器项目的 Mentor。
蚂蚁集团新一代大模型训练数据处理系统 Altum 技术负责人、实时智能技术负责人。
加入蚂蚁集团前曾就职于阿里巴巴，并参与大数据领域早期创业。
具备数据智能领域引擎、平台、数据解决方案的复合背景，当前重点关注 AI Data Infra 的建设。
演讲提纲： 背景 业界、蚂蚁在大模型训练数据处理上面临的挑战； 整体方案 涵盖算力、引擎、平台、数据等多个层次的体系化方案；
🔗 原始来源
如果你要核对细节，可以再看原文： InfoQ AI原文链接