主题简介：58同城生活服务平台包括房产、汽车、招聘、本地服务（黄页）四大老牌业务，平台通过生活服务信息连接着海量的C端用户和B端商家，会员服务营销是平台众多收入来源之一，为了向潜在会员介绍平台服务及其优势，电话沟通是一种重要的方式，为了提升营销效率，节约人力，58同城利用AI对话技术打造了一款针对本地服务领域的电话机器人，该机器人通过自动拨打电话与用户进行多轮语音对话从而获取潜在合作客户，本次分享将围绕AI对话机器人在本地服务领域的应用实践进行展开，具体分享大纲：
1.AI对话机器人如何应用在本地服务领域
2.AI对话机器人整体架构设计
3.AI对话机器人核心模块实现细节
4.效果展示
分享要点：AI对话机器人在营销场景下的应用实践是一项复杂的工程，涉及有SIP电话通信、推荐、语音识别、自然语言理解、自然语言生成、对话管理引擎设计、话术设计、对话分析相关技术。本文将围绕AI对话机器人在本地服务领域的应用实践展开，主要会涉及AI对话机器人整体架构设计，整体流程中各核心模块实现细节以及如何更好地适应不同城市用户语言习惯来进行接地气的对话。

李忠，58同城算法架构师，现任58同城AI Lab语义技术部负责人, 目前主要从事语音交互、对话分析等AI技术相关的研发工作，负责的产品有智能语音机器人、智能语音分析平台、智能写稿。2012年硕士毕业于中国科学院大学，研究方向为模式识别，机器学习。

主题简介：随着业务的极速扩张，公司在模型推理和模型训练上的投入越来越大。如何借助一系列云原生技术，将现有机器学习平台演进为一个面向资源和效率平衡的平台，成为一个新的课题。本次分享主要讲述容器团队和算法工程团队合作开发的面向资效平衡的机器学习平台的演进之路。
分享大纲：
1.小红书机器学习平台建设现状
2.思路和技术方案
3.成果展示
4.未来规划
分享要点：
1：在模型推理方面，1）通过serverless技术，可实现模型分钟级别一键部署和更新，极大提高了开发效率，2）通过丰富的弹性支持，增强了模型推理服务的稳定性。3）通过弹性和分时复用等技术，提升了推理服务的资源利用率。
2：在模型训练方面，通过优化离线调度策略、分时复用等技术大幅度提升资源利用率。

9年互联网后端开发和架构设计经验，在Kubernetes、网关、可观察性、服务网格、微服务治理等方向有一定的实践经验。目前在小红书负责云原生技术的推广和落地。

当前业界数据库诊断技术存在数据库故障样本稀缺、生成模型对于新增故障泛化能力不够、故障诊断粒度太粗对后续自愈指导性不强等问题。针对上述三个问题，我们做了优化和改进：1）我们构建支持多环境、多配置的benchmark，用于复现性能异常并采集性能数据，构建用于机器学习训练的数据库故障数据集，以解决数据库故障样本稀缺问题；2）我们采用逻辑斯蒂回归、决策树、随机森林、XGBoost、 LightGBM 等多种算法模型，基于召回率评估并选择优算法模型进行故障分类，此外我们增强了新故障类型模型的可扩展性；3）我们采用查询计划树信息为输入，使用树形LSTM模型预测性能指标，使用梯度积分算法进行模型解释，定位引发异常的关键查询的关键算子，将数据库故障诊断粒度细化到SQL级别。
演讲内容重点提纲：
1.数据库故障诊断当前技术背景及面临的问题
2.数据库故障诊断传统解决方法及缺陷
3.数据库故障诊断算法介绍
4.细粒度诊断方法
5.实际落地过程遇到的问题及解决方法
6.未来规划与思考

现任中兴AI算法团队技术负责人，先后研发了磁盘故障预测、数据库智能调参、数据库智能索引推荐、网络智能化等技术，对AI4DB有浓厚兴趣和深入探索。