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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...

AI 大模型投资赛落幕,Qwen3-Max 以 22.32% 收益率夺冠

11月4日,美国研究机构 Nof1的首届 AI 大模型真实投资比赛 Alpha Arena 正式落下帷幕。这场激烈的竞赛旨在探索六大顶级人工智能大语言模型(LLM)在真实市场中的表现。 结果显示,阿里巴巴的通义千问 Qwen3-Max 以22.32% 的收益率成功夺冠。 此次比赛的独特之处在于,每个参赛模型都被赋予了1万美元的起始资金,允许它们在 Hyperliquid 交易平台上自主交易加密货币的永续合约,如比特币(BTC)、以太坊(ETH)等。所有模型的决策只能基于数值市场数据,例如价格、成交量和技术指标,而无法参考新闻或其他外部信息。目标是最大化盈亏(PnL),并根据夏普比率评估其风险调整后的表现。 尽管所有模型在相同的条件下运作,但它们在交易风格、风险偏好和持仓时间等方面展现出显著差异。有的模型在交易频率上表现活跃,而有些则偏好长线持仓。此外,实验团队还发现,数据格式的敏感性对模型表现有直接影响,简单调整提示的 “数据顺序” 便能修复一些模型的错误解读。 不过,研究人员也指出,此次实验存在一定的局限性,例如样本数量有限和测试时间较短。团队计划在下一季引入更多的控制因素和特征,以...

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