Keynote – AI的左脑：为什么结构化数据是AI的下一个前沿

过去三年，LLM 已经改变了组织处理文本、图像、代码和视频等非结构化数据的方式。但大多数有价值的企业数据是结构化的，存储在数百万行列的表格数据中：交易日志、ERP、CRM 等。正是这些数据集支撑着每一个关键的企业决策。

直到现在，企业一直依赖过时的 ML 算法来利用这些表格数据集进行预测和决策支持。这是一个缓慢且不精确的过程。

在本次主题演讲中，Alexandre Gerbeaux 将探讨大型表格模型（LTM）如何解决这一问题，以及为什么 LTM 正在成为 AI 领域的下一个重要类别——它们有望释放锁定在表格中的数万亿美元价值。他将解释为什么结构化数据一直是 AI 最大的盲区之一，LTM 与传统机器学习和 LLM 架构有何不同，以及为什么预测式 AI 正在进入其自身的基础模型时代。

通过金融、医疗、保险和制造业的真实案例，Alexandre 将展示各组织如何从实验阶段走向部署阶段——以及为什么这一转变为数据科学家、机器学习工程师和前线部署工程师创造了巨大的新机遇。

企业 AI 的未来不是生成式的——而是预测式的。