当前，以 Agent 为核心的新一轮技术浪潮正在席卷产业。那么，世界模型的下一个突破在哪？Agent 从 Demo 到工程化还差什么？研发体系不重构，还能撑多久？
6 月 26 日-6 月 27 日，AICon全球人工智能开发与应用大会将在上海举办。本次大会将围绕以上问题，邀请来自腾讯、阿里、快手、华为、飞猪等 50+头部企业的技术负责人、高校与科研机构的一线专家，分享 Agent 在真实生产环境中的落地经验与前瞻思考。深入探讨 Agent 从原型到量产的工程挑战、数据与记忆的基础设施底座、安全可信的落地保障，以及大模型推理优化、智算架构升级等关键命题。
快手科技社区科学部推荐架构高级专家贾荣来已确认出席 “人工智能前沿技术探索” 专题，并发表题为《生成式推荐引擎升级，快手在线参数服务器性能与时延深度优化实践》的主题分享。
在当今大数据与人工智能飞速发展的时代，在线 ParameterServer（参数服务器）作为模型推理的核心组件，承担着海量模型参数的存储、更新与同步重任。随着模型规模的持续扩张以及在线请求量的爆炸式增长，传统在线 ParameterServer 逐渐暴露出性能短板。一方面，传统存储引擎在面对高频次的参数读写请求时，存在着数据访问延迟高、并发处理能力不足的问题；另一方面，基于 TCP/IP 协议的网络通信架构，网络带宽利用率低、传输延迟大的问题愈发凸显，成为了在线 ParameterServer 性能提升的又一关键瓶颈。
针对上述挑战，快手科技的项目团队从存储引擎与网络通信两个核心维度入手，进行了全方位的技术革新。首先是存储引擎的重构，他们通过引入 SIMD 并行计算、内存预取等、按 ttl 分层的精确过期和强制回收方案等技术手段，将存储引擎的极限吞吐提升了 50% 以上；其次，他们通过引入 RDMA 重构了整个通信链路，更是将极限吞吐提升了 270%，同时时延降低到了原来的 1/3。
贾荣来，毕业于哈尔滨工业大学，曾就职于腾讯、百度，主要工作方向包括广告系统、模型训练、分布式存储，当前在快手负责分布式存储相关的工作。他在本次会议的详细演讲内容如下：
演讲提纲：
大模型时代面临的挑战
存储引擎的性能突破
RDMA 重构通信链路
总结与展望
听众收益：
掌握参数服务器存储与网络双维度优化实战方法，解决高并发、高时延工程痛点
借鉴 RDMA 与存储重构落地经验，实现大模型在线服务吞吐与时延的量化提升
除此之外，本次大会还策划了端侧 AI、物理与数字空间智能化、世界模型与多模态智能突破、Agent 架构与工程化实践、Agent 安全与可信治理、企业级研发体系重构、AI 原生数据工程、AI 时代的个人提效与组织变革等 14 个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 50+资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
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