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LLM在微信实验系统中的应用 
随着大语言模型（LLM）的爆发式发展，我们也尝试将LLM应用到实验领域的业务场景当中去。目前我们主要在基于LLM的智能Agent方向做了一些初步的尝试，希望在LLM的帮助下，能够将实验中的数据分析和一些基本操作通过智能Agent来自动执行，减轻用户的心智负担。
演讲提纲：
1. 实验场景的一些用户痛点
2. 实验智能Agent的落地方案
3. 案例分享
4. 总结和展望
听众收益：
1. 了解实验场景中的用户痛点和提效方式
2. 了解基于LLM的智能Agent的基本概念，以及通用LLM在垂直领域的落地方案
2017年硕士毕业于浙江大学计算机专业。2018年至今，就职于微信实验平台，负责实验配置后台，指标计算系统，统计方法的相关研发工作。熟悉C/C++后台系统开发，大数据应用开发(Spark, Clickhouse)，统计学基本原理。申请发明专利十余项，发表VLDB一作论文一篇。
