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观众问答与互动
11:45–12:00
午休 · 自行用餐
12:00–13:00
观众问答与互动
17:00–17:15
swyx远程开场
09:30–10:00
开场
Shawn “swyx” Wang
AI Engineer 大会与 Latent Space 联合创始人
从模型到企业工作流：Agent真正落地需要什么
10:00–10:25
拟定方向
Marco Casalaina
微软 · Core AI产品副总裁兼AI未来学家
当我们什么都能做，还知道自己想做什么吗？
10:25–10:45
Ryo Lu
前Cursor · 创始设计师
前沿模型后训练：教开放模型搜索和浏览网页
10:50–11:10
李正楠、Alex Triplett
You.com
开源模型推理的全栈工程：延迟、吞吐与成本
11:10
Rapid Fire
Chen Wang · Baseten
优化组织级LLM推理成本：席位订阅、按Token计费、预置容量及更多方案
11:20
Rapid Fire
Do Tuan Anh · Techcombank
怎样衡量模型在真实使用中的表现
11:30–11:45
Chen Peng · Arena
AI时代的社区
13:00–13:40
圆桌
AJ、杨远骋、高宁、孙煜征博士
WaytoAGI · 十字路口 · Linkloud
从模型智能到Agent Harness：让Agent持续完成长程任务
13:45–14:05
Ailing Teng
阶跃星辰 · 开发者业务、产品与生态总经理
从Dark Factory到Lobsterville：持续运行的多人协作Agent的意图工程
14:05–14:25
Vincent Koc
OpenClaw Foundation · 首席架构师
端侧AI：让智能与每个人0距离
14:30–14:50
曾晓东
无界方舟AutoArk · 创始人兼CEO
Kubernetes不等于Agent沙箱
14:50–15:10
Ivan Burazin
Daytona · 联合创始人兼 CEO
Manus 的 AI 原生工作方式：一个 Monorepo，任务全公开
15:10–15:30
Fan Bin
Manus AI · Agent工程负责人
用Exa搜索为开源Personal Agent提供实时信息
15:35–15:55
Jakub Hojsan
Exa · 前线部署工程负责人
Agent的记忆，也是下一轮训练数据
15:55–16:15
星爵（Charles Xie）
Zilliz · CEO
搭建可靠的多区域LLM网关
16:15–16:35
Xinghong Fang
Optiver · AI工程师
没人计划过AI Infra：数据库如何被AI创业者推向未来
16:40–17:00
李粒（Lux Li）
TiDB / PingCAP · AI产品负责人
新GPU特性为什么反而拖慢torch.compile？
17:15
Rapid Fire
Lena Onyshchenko · NVIDIA
百万沙箱背后的Agent强化学习基础设施
17:25
Rapid Fire
Tinsley Shi · Google
AI时代，游戏开发者的工作如何改变
17:35
Rapid Fire
唐飞虎 · Kimi / 月之暗面
AI 应用分会场 13:45 开场
16:50 结束
用YouMind构建适合个人成长的Personal Agent
13:45–14:05
王保平（玉伯）
YouMind · 创始人 & CEO
别人的排行榜，不能替你选模型
14:05–14:20
Joey Wang · Harvey
走出试点：如何管理第500个AI Agent
14:20–14:35
Andy Wang · Dify
Agent替用户行动，需要哪些信任基础设施？
14:40–14:55
Robert Pei · Visa
写代码变快以后，移动端验收怎么办？
14:55–15:10
Peng Gong · Meta / Instagram
怎样让LLM生成的UI稳定渲染？
15:10–15:25
Rabi Shanker Guha · Thesys Inc
你的代码仓库，你的评测基准。
15:30
应用短讲
Roman Shirochenko · Agoda (Booking Holdings)
可信上下文：企业数据与Agent之间缺的一层
15:40
应用短讲
Alyssa Lee · DataHub
Harness是第一轮Reviewer
15:50–16:10
Peter Hoffmann
Data4Life Asia · 工程高级副总裁
数据Agent需要的不只是知识图谱
16:15
应用短讲
赵恒 · DatusAI
让网页成为能实时交互的Agent
16:25
应用短讲
Utsav Singhal · Interact AI
从想法到发布：一个人用AI做3D《小王子》游戏
16:35
应用短讲
Sac · 独立创作者
10:00 开场
观众问答与互动
11:55–12:15
午休 · 自行用餐
12:15–13:15
观众互动与抽奖
16:50–17:00
闭幕式
17:30–17:50
世界模型的分类
10:05–10:25
Christoph Lassner
World Labs · 顾问、联合创始人
HTML就是Agent的视觉上下文
10:25–10:45
Bin Liu
HeyGen · 工程副总裁
AGI 是解码能力，编码能力是壁垒
10:45–11:05
杨滢（屠龙的胭脂井）
赤翎川月科技有限公司 · 创始人兼CEO
从好声音到实时语音Agent：延迟、表现力与部署
11:10–11:30
拟定方向
Rissa Cao
Fish Audio · 联合创始人兼CEO
读不懂的评测，如何信任？
11:30–11:45
James Hush · Daily.co
3,000场真实会话：流式语音转写的经验与教训
11:45
Rapid Fire
Satvik Sinha · AICET, NUS
AI创业：产品、市场与下一步
13:15–13:55
圆桌
戴雨森、王淮、刘勇、比比
真格 · 线性 · TaoZ
模型越来越强，Harness该管什么，又该放手什么？
13:55–14:15
何涛（Ronny He）
MiniMax · MiniMax Code研发负责人
Real2Real：具身智能机器人最优化行为生成的量子计算新范式
14:15–14:35
邱迪聪（Dicong「David」Qiu）
QuantSparkle.ai 数耀量生 · 联合创始人兼CTO
从3D生成到持续可交互的世界模型
14:40–14:55
Gavin Luo · VAST / Tripo AI
我们如何构建面向端侧Agent的开放决策模型
14:55–15:10
Leonie Monigatti · Liquid AI
主权Agent之间的通信：Agent经济的基础
15:10–15:30
Mingke Luo
masons.ai · 创始人兼CEO
Physical AI为什么还需要超越VLA？
15:35–15:50
Xinghua Jia · AiMoga Robotics
Noe-0：从真实人类经验构建World Action Model
15:50–16:05
吕峻 · 穹彻智能
为快速演进的模型设计机器人硬件
16:05–16:20
Zhong Shen · DYNA
讲题待公布
16:25–16:40
Grace Li · 1Password
从硬件到大脑：家庭服务机器人的全栈进化与真实落地
16:40
Rapid Fire
郑浩 · 未来不远机器人
机器人数据为什么需要一个构建系统？
17:00
Rapid Fire
丁皓 · LanceDB
团队同时驱动一群Agent，记忆与判断怎么分工？
17:10
Rapid Fire
古思为 · Nowledge Labs, Inc
给大模型读网页: Jina Reader 的实践与思考
17:20
Rapid Fire
王彦龙 · Jina AI by Elastic