从 AI Agent、RLHF 到 MoE 大规模训练:AMD 这场开发者日,把一线实战话题凑齐了
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如果你关注的不只是“AI 能做什么”,更想知道怎么把模型真正跑起来、调起来、用起来,那这波内容建议直接码住。
AMD AI 开发者日,八大硬核 GPU Workshop 全部揭晓,同时技术专题以及“作品说话”主题分论坛嘉宾阵容与分享话题也一起放出!从本地 AI Agent、RLHF、模型微调,到推理优化、Kernel Agent、MoE 大规模训练,覆盖当下 AI 开发者们最关注的前沿技术领域。
八大主题 GPU Workshop
Workshop 1:基于 Agentic AI 的大模型推理自优化实践
由 Vincent Fang 主讲,通过 Agentic Al,对关键大模型推理工作负载进行自动化问题诊断、根因分析、性能分析与优化,实现 7×24 小时的自主优化闭环。
Workshop 2:从数字孪生到 VLA 后训练:合成数据生成实战
由 David Li 主讲,聚焦数字孪生世界中的合成数据生成,面向 VLA(视觉 - 语言 - 动作) 模型后训练场景,带你构建覆盖场景生成、数据采集、模型后训练与仿真评测的端到端工作流。
Workshop 3:基于本地部署 LLM 打造个人 AI Agent
由 Charles Yang 主讲,介绍如何借助 OpenClaw 与中国本地可用的开源 LLM,在 AMD 硬件平台上打造兼具隐私保护、成本效率与扩展能力的智能体应用。
Workshop 4:以新范式推动规模化 AI 人才培养
由 Joshua Lu 主讲,聚焦 AMD 对 AI 教育和科研的实践与资源支持,分享人工智能系列课程的一站式解决方案,重点探讨 AI 如何推动教育。
Workshop 5:构建私有化 AI 桌面机器人
由 Alex He 主讲,从本地 LLM、ASR、TTS 出发,结合 ROCm 与 iGPU 加速,带你完成从仿真到实机部署的完整链路。
Workshop 6:基于 verl 的 RLHF 强化学习实操
由 verl 项目主要维护者、字节跳动 Seed Infra 训练工程师巫锡斌与 AMD 讲师 Wei Cai、Liz Li 联合带来,在 AMD Instinct GPU 上跑通单卡 RLHF/GRPO 训练流程。
Workshop 7:基于 LLaMA-Factory 的高效微调实战
由 LLamaFactory 作者郑耀威与 AMD 技术讲师 Ning Zhang 一起带你在 AMD GPU 环境中完成从配置、数据准备到训练评估的端到端微调。
Workshop 8:用 OpenCode 与 Lemonade 打造本地 AI Agents 太空射击游戏
由 AMD 讲师 Krishna Sivakumar 和 Xun Wang 主讲,不用云端、不用 API Key,体验多 Agent 协作开发和 vibe coding 的完整实战。




技术专题演讲
除了 Workshop,这次技术专题演讲也非常值得看:
你会看到关于 vLLM 最新演进、TileLang 如何降低 AI Kernel 开发门槛、verl 面向大规模 Agentic RL 的架构演进、ERNIE 与 PaddleOCR-VL 在 AMD ROCm 上的优化实践,以及超大型多模态 Agentic RL 实践和 Relax 开源引擎等内容。
同时还有 AMD 技术专家带来更偏底层与系统优化方向的话题,由资深软件工程师 Hattie Wu 分享 ATOM 推理引擎、Ziqiong Liu 分享 GEAK - 面向 GPU 内核的 AI 智能体、Chaojun Hou 分享 PyTorch Monarch on AMD GPU、Wen Xie 分享大规模 MoE 训练优化、Felix Li 分享 FlyDSL:面向 AMD GPU 的高性能算子开发新范式。






“作品说话”主题分论坛
年初 OpenClaw 掀起了智能体浪潮,我们看到,在 AI Native 时代,你的 “作品” 才是最好的表达。作为 AMD AI 开发者日 2026 的主题分论坛,“作品说话” 聚焦端侧智能体话题,围绕智能体主机生态,通过三个环节,层层递进,从 Code to Cash 的实战者,到挑战创新的新锐力量,再到全员下场动手实践,我们一起 Let your work speak!
1. 先行者说:Code to Cash (13:30~15:30)
AI 智能体时代,技术 Founder 和大咖们的创业成长与创新开发历程:基于 AMD 智能体主机,商业闭环的智能体产品和解决方案就是他们最好的作品。听他们亲口讲述:从 Code to Cash 的关键一跃。
2. 新锐亮相:Idea to Product (15:45~16:45)
AMD 锐龙 AI 智能体创新应用大赛中脱颖而出的卓越团队,本论坛不仅是他们的作品路演,更是从想法到产品的创作轨迹与心路分享。看新锐开发者如何用作品说话,从赛场走向市场。
3. 动手上场:Time to Build (16:45~17:45)
Datawhale 和 AMD 研究院联合发起实践 WorkShop,参会者可以现场创新,在导师指导下完成 MVP 和了解 ROCm 软件平台。作品不分大小,能做出来就是本事。

如果你想来现场体验最新 AI 产品和技术演示,学习 AI 全产业链的技术专家们的经验心得,并亲自动手打造属于你的 AI,那么这场 AMD AI 开发者日活动你一定不能错过!
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本文来源:InfoQ