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亚马逊与 OpenAI 达成 380 亿美元协议

OpenAI已与亚马逊云服务(AWS)签署一项总额高达380亿美元的算力资源采购协议。这一合作被视为其减少对微软依赖、构建多元化技术生态的重要战略举措。 根据协议内容,OpenAI将立即启动在AWS基础设施上的工作负载部署,初期将依托美国地区数十万台英伟达高性能图形处理器(GPU)构建算力集群,并计划在未来数年内持续扩大资源规模,以满足其不断增长的模型训练与推理需求。 作为估值已突破5000亿美元的AI独角兽,OpenAI此前长期与微软保持深度合作,后者不仅是其核心投资者,还通过Azure云平台为其提供算力支持。然而,此次与AWS的签约被业界视为OpenAI“去单一化”的关键信号。 OpenAI在声明中透露,初期部署的英伟达GPU集群将重点支持其多模态大模型研发及实时推理服务,而后续扩容计划则暗示了该公司对AI技术商业化落地的雄心。随着自动驾驶、机器人、医疗诊断等高算力需求场景的拓展,全球AI产业对基础设施的依赖度将持续攀升,此次合作或成为行业资源整合的新范式。

大模型如何革新搜索相关性?智能升级让搜索更 “懂你”

一、背 景 你是否曾在社区搜索时遇到这样的困扰:想找一双“平价学生党球鞋”,结果出现的多是限量联名款?或者输入“初冬轻薄通勤羽绒服”,却看到厚重登山款?这类“搜不准”的情况,正是搜索相关性技术要解决的核心问题——让搜索引擎更准确地理解用户意图,返回真正匹配的结果。今天,我们就来揭秘得物如何用大模型技术让搜索变得更“聪明”。 搜索相关性,即衡量搜索结果与用户查询的匹配程度,通俗来说就是“搜得准不准”。作为搜索体验的基石,良好的相关性能够帮助用户更顺畅地从种草走向决策,同时也对购买转化率和用户留存具有重要影响。 二、传统相关性迭代痛点 从算法层面看,搜索相关性模型需要计算用户查询与内容(包括下挂商卡)之间的相关程度。系统需要理解几十种用户意图,如品牌、系列、送礼、鉴别等,识别几十种商品属性,如人群、颜色、材质、款式,还要覆盖平台上数千个商品类目,从跑步鞋、冲锋衣到咖啡机、吹风机等等。 我们早期主要采用基于BERT的交互式模型,结合大量人工标注数据,来构建搜索相关性系统。然而,随着业务发展,传统方法在迭代过程中逐渐暴露出以下痛点: 资源消耗大,标注成本高昂:模型效果严重依赖海量人工标注数据...

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