与京东零售技术大咖相约AICon北京站，共探AI应用边界！
共探技术边界的约 2 分钟随着大模型能力不断下沉，它不再只是模型，而是贯穿感知、推理、执行、反馈全链路的能力体系。多模态、智能体、推理优化、数据基础设施等关键词背后，是一场关于“如何让 AI 真正可用、可控、可落地”的集体挑战。
技术人如何在这场变革中做出清晰判断？又如何在产业化的真实场景中找到可复用的落地范式？
6 月 27–28 日，AICon 全球人工智能开发与应用大会（北京站）将再次汇聚一线技术实践者，畅聊 AI 编程范式的革新、Agent 工程化、空间智能构建、AI-Native Cloud 建设等一系列话题。无论你关注的是代码、基础设施、业务落地，还是 AI 在各行各业的应用，都能在这里有所收获。
京东零售技术作为大会的内容共创伙伴，我们邀您一同沉浸式体验 AICon 北京 2025。探索 AI 应用边界，从这里开始。
京东零售技术算法专家韩艾担任《AI Agent 构建与多场景实践》专题出品人，本专题聚焦 AI Agent动态规划、LLM复杂任务多步推理、Agent应用框架与多行业实践等议题，旨在探讨如何通过前沿技术突破与场景深度融合，释放 AI Agent 的商业潜力，助力企业降本增效与创新增长。
同时，韩艾将发表题为《JDAgents-R1：基于强化学习的异构多智能体联合进化算法》的主题分享。京东提出了一种面向MARL的联合进化算法框架 JDAgents-R1，该方法首次将组相对策略优化（GRPO）应用于异构多智能体的联合训练中。分享将详细介绍多智能体训练技术、联合进化算法方案、及在电商领域的落地实战。
京东零售智能平台部技术总监刘童璇担任《大模型推理性能优化》专题出品人，本专题围绕大模型推理引擎的优化，讨论分布式优化、模型优化、请求调度优化、计算优化、Runtime优化、大模型推理引擎等话题，旨在帮助听众了解一系列大模型推理优化的技术手段，对大模型推理优化有更深入理解。
在本专题中，京东零售AI架构师杨培军将发表题为《京东零售大模型推理优化实践》的主题分享。LLM模型在京东零售内部有大量面向C端用户、B端商家和广告主系统等的落地应用，业务场景提出了较高的SLO要求和成本压力，如何兼顾高吞吐与低时延是迫切要解决的问题。本次分享将展开介绍这其中面临的技术挑战和核心技术要点，分享可落地的优化实践经验。