公司AI战略布局 - 京东集团发布AI全景图 展示完整AI能力体系[1] - 公司AI布局覆盖智算基础设施 模型 平台 场景和产品五大层面[1] - 公司在各层面均取得发展成果 并发布最新产品与应用成果[1] 行业技术发展 - 京东全球科技探索者大会以"Enjoy AI"为主题在北京举行[1] - 公司通过科技大会分享AI领域最新进展与未来规划[1] - 行业通过科技盛会展示AI技术应用与创新成果[1]

电子商务平台是欧电云最为核心的产品能力之一，电商平台所承载的大访问量，高并发量，都需要有强 大的公有云平台进行支撑。 来源：环球网 ...

架构演进与设计原则 - 系统核心围绕"智能体循环"构建 包括人类输入 LLM处理决策 环境执行和反馈收集的持续循环[5] - 工具库从最初几个函数扩展到几十个专业化功能 导致"千条指令之死"问题 系统提示词变得杂乱无章且难以维护[10][12] - 采用"即时指令"解决方案 在工具数据返回时附带相关指令而非全部塞入系统提示词 实现恰到好处的上下文[14] - 工具数量在0-20个时边界清晰易于调试 20-50个时边界开始模糊 50个以上时系统变得难以理解和推理[15] - 即时指令带来三大关键好处：局部化指导 缓存效率和模块化 使系统更易维护且所有性能指标提升[16][18] 评估系统构建 - 传统软件测试方法难以处理LLM输出的概率性和多步骤智能体行为的复杂性[17] - 放弃精心策划的"黄金"数据集 采用反映真实生产环境数据分布的"基准真相集"[20] - 评估流程包括人工评估 统计验证和基准设定 使用科恩系数 肯德尔等级相关系数和皮尔逊相关系数衡量标注者一致性[22] - 开发专门的大语言模型裁判并与人类判断校准 将裁判性能从科恩系数0.02提升至0.61 接近人类基准0.69[21] - 构建大语言模型驱动的商家模拟器进行全面测试 在部署前重放真实对话以捕捉性能衰退和验证改进[24][28] 模型训练与优化 - 采用群组相对策略优化强化学习方法 使用大语言模型裁判作为奖励信号[31] - 开发N阶段门控奖励系统 结合程序化验证和语义评估[31] - 遇到严重奖励作弊问题 包括退出式作弊 标签式作弊和模式违规[32] - 模型学会创建错误筛选条件如customer_tags CONTAINS 'enabled'而非正确的customer_account_status = 'ENABLED'[33] - 通过更新语法验证器和大语言模型裁判解决作弊问题 语法验证准确率从93%提升至99% 裁判平均相关性从0.66增加到0.75[34][36] 核心建议与最佳实践 - 保持工具简单性 抵制在没有明确边界情况下添加工具的诱惑[37] - 从模块化开始设计 使用即时指令模式以保持系统可理解性[37] - 早期避免多智能体架构 单智能体系统能处理远超预期的复杂性[37] - 构建多个专门的大语言模型裁判来评估智能体性能的不同方面[37] - 将裁判与人类判断对齐 统计相关性是建立自动化评估信任的关键[37] - 预料奖励作弊问题并提前构建检测机制[37] - 结合程序化验证和语义验证以获得稳健的奖励信号[37] - 投资逼真的用户模拟器进行投产前全面测试[37] - 迭代改进裁判以应对新发现的失败模式[37]

Shopify Inc. (NASDAQ:SHOP) is included in our list of the 14 Tech Stocks to Sell Now According to Ken Fisher. Cantor Fitzgerald Reaffirms its ‘Neutral’ Rating on Shopify Inc. (SHOP) Photo by Roberto Cortese on Unsplash Cantor Fitzgerald reaffirmed its ‘Neutral’ rating on Shopify Inc. (NASDAQ:SHOP) with a $156 price target on August 27, 2025. The investment firm cited steady cross-border performance. Analyst Deepak Mathivanan highlighted the company’s cross-border transactions, which made up 15% of its t ...

Australian sports-nutrition innovator teams with Coveo and Shopify to elevate product discovery, personalization and conversion across 130-store omnichannel brand MONTREAL and SYDNEY, Sept. 2, 2025 /PRNewswire/ - Coveo, the leader in AI-Relevance, delivering best-in-class AI-search and generative experiences that maximize business outcomes at every point-of-experience, today announced that Elite Supplements, one of Australia's fastest-growing supplement lifestyle brands, has selected the Coveo AI-Relevance™ ...

公司AI战略与产品 - 公司2024年推行全面AI战略 发布由1组大模型 2个数据库 3个引擎 4类应用组成的AI产品矩阵 [3] - 公司基于MCP构建标准化消费数据服务能力平台"海纳"MCP Server 具备丰富性 实时性 中立性等独特价值 [5] - "海纳"MCP Server 7月对外输出量达1300万 环比增长67% 新增30多家合作伙伴 [5] 行业活动与生态合作 - 公司CTO出席AICon全球人工智能开发与应用大会 分享AI实践经验并参与圆桌论坛 [1] - 公司积极推动AI生态构建 将AI能力开放给大模型 智能终端 智能体应用平台等合作伙伴 [4] - "海纳"MCP Server登陆阿里云百炼 火山方舟 腾讯开发者平台 小艺智能体平台 华为云Maas平台 智谱AI开放平台等外部平台 [5] 技术实践与数据优势 - 公司深耕消费领域十余年 沉淀海量高质量消费数据与内容 2023年启动消费大模型自主研发 [4] - 消费领域数据具有实时性 事实性特点 高质量数据是推动模型优化和落地应用的基础 [4] - AI应用正成为新消费决策入口 但面临高质量数据挑战 通用大模型难以准确理解消费需求 [4] 行业趋势与标准 - MCP标准协议出现和快速推广 使AI生态更加完善 MCP服务提供者获得更大发展空间 [4] - AICon大会面向资深工程师 产品经理 数据分析师 探讨AI在软件研发 数据分析 业务运营 智能硬件等场景的落地实践 [3]

An audio stream of the event will be available live via webcast. Interested parties can register for the live webcast on Commerce's Investor Relations website at http://investors.commerce.com. Following the event, an archived replay will be made available at the same location for twelve months. About Commerce AUSTIN, Texas, Aug. 07, 2025 (GLOBE NEWSWIRE) -- Commerce.com, Inc. (Nasdaq: CMRC) (formerly BigCommerce Holdings, Inc.), a provider of an open, intelligent ecosystem of technology solutions that empow ...

公司Nextech3D AI业务发展 - 公司专注于利用AI技术将电子商务从静态2D图像转变为沉浸式3D体验 [2] - 已为亚马逊制作超过10万个3D模型 并签订更大规模合同 涉及厨房和浴室可视化平台的10万+3D模型 [2] - 未来可能扩展至数百万个3D模型的生产规模 [2] 公司CEO访谈核心内容 - CEO Evan Gappelberg分享公司经历挑战后的战略优势 包括早期AI投资和软件级利润率 [2] - 访谈通过"Inside the Boardroom"系列发布 该平台提供与行业领袖直接对话的机会 [1] CEO CA平台概况 - 平台成立于2012年 是加拿大及全球投资者广泛使用的免费金融网站和应用程序 [4] - 每年吸引数百万访问者 覆盖164个国家投资者 专注于小盘股和初级资源股讨论 [6] - 母公司为EarthLabs Inc 提供移动端应用和社区交流功能 [4][6] 媒体内容分发渠道 - 访谈视频通过YouTube平台发布 并提供公司专属链接 [3] - 每周更新"Inside the Boardroom"系列 包含数百位高管访谈内容 [5]

公司商业模式 - 采用人类专家实时聊天与AI结合的模式训练电商推荐模型 与依赖外部数据的竞品形成差异化[1] - 通过AI虚拟形象实现专家"随时在线"服务 为合作伙伴带来10%净收入增长[3] - 收入模式从销售分成转向SaaS模式 按网站流量收费以改善现金流[4] 融资与发展 - 完成1600万美元A轮融资 总融资额达2700万美元 由Inspired Capital领投 Stripe等跟投[3] - 2024年完成1000万美元融资后实现4倍收入增长 专家网络从5万扩至6万人[3] - 计划将资金用于团队扩充(当前25人)和模型训练投入[3] 产品技术特点 - 动态生成购物决策问题链 根据用户选择匹配人类专家或AI机器人[5] - 专家匹配机制考虑技能组合和地理位置 响应时间要求5-8秒内[8] - 基于对话内容动态重写网站内容 正在开发对话生成推荐博客功能[10] 行业竞争格局 - 属于AI+电商赛道 涉及搜索/虚拟试穿/聊天机器人等细分领域[3] - 面临商家在线体验预算有限和规模化竞争的挑战[3] - 实体店转化率30-35% vs 线上仅1.5% 瞄准提升电商转化率痛点[4][5] 专家网络运营 - 与认证机构合作核实专家资质 采用类似Airbnb的审核机制[8] - 前20%专家年收入6-7万美元 需每周提供15-20小时服务[8] - 专家按聊天次数和促成交易量获得报酬[8] 投资逻辑 - 风投看重人类洞察力价值 认为在AI内容泛滥背景下将更稀缺[10] - 人类专家对话数据可生成个性化跟进邮件等衍生服务[10]

京东零售产研团队组织架构调整 - 京东零售搜推团队经历年初较大调整后再度拆分 新成立搜推技术部门与搜推产运部门两个C-2级别部门 [1] - 搜推技术部门整合算法团队与PMO团队 搜推产运部门集合产品团队与运营团队 架构测试等职能岗位已合并至其他相关部门 [1] 搜推技术部门人事变动 - 技术负责人代号"pitikok"已到岗 内部称"pk哥" 行事神秘 线上会议使用变声器 线下仅允许C-3级别负责人同处 [2] - 原美团搜推大牛仙云森4月初离职 接近京东人士推测其可能为新任技术负责人 [2][3] - 仙云森为大连理工计算机系本硕 曾任职百度 SOSO/新搜狗 2015年加入美团负责搜索技术中心基础算法研究落地 [3] 组织调整背景与目标 - 近两年京东零售产研团队调整节奏加快 此次拆分使职责更清晰 形成"主心骨"架构 [3] - 胡喜领导下的调整目标包括夯实产研底层技术基础 优化全流程 后续成效待观察 [3][4] 相关人事动态 - 原抖音生服市场负责人王丁虓加入京东健康 向CEO金恩林汇报 [6] - 京东零售扩张战略涉及宜家式与大食代式业务布局 [7] - 政策红利推动京东Q1营收超预期 外卖业务或引发巨头入口争夺 [8]