大模型赋能交易与商业场景的技术创新及落地实践研究-端变现（北京/上海）
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本课题围绕商业、广告、交易等技术场景，以大型语言模型（LLM）、视觉语言模型（VLM）、智能体（Agent）、强化学习、多模态生成等前沿技术为核心支撑，重点聚焦搜索、广告、推荐、电商、生活服务、广告营销、内容生产等关键业务场景，针对性破解传统技术体系存在的瓶颈问题。课题的核心研究目标为：借鉴大模型规模法则（Scaling Law）与生成式人工智能技术思路，深入探索技术与商业业务的深度融合路径，构建适配各垂直商业场景的智能模型及系统架构。同时，着力解决技术落地过程中的效率优化、场景适配、合规管控等关键问题，助力业务规模增长、运营效能提升与用户体验优化，推动商业场景数字化、智能化转型进程。课题挑战：
1、技术适配性：通用LLM与MLLM在垂直商业交易场景存在领域知识薄弱、工具调用不足、语义对齐偏差等问题，需突破多模态协同、时空建模、低标注学习及搜广推融合技术；
2、效率与性能：大模型时延高、耗算力、吞吐低，难以满足高并发低延迟交易与搜广推需求，需通过轻量化、量化、分布式推理等优化性能与成本；
3、决策与规划：复杂商业决策对长周期建模、多目标优化、自适应要求高，AIGC与Agent易产生幻觉、决策偏差与因果缺失，需强化可信推理与风险约束；
4、落地与合规：需解决系统集成、数据质量、内容可控、隐私安全与监管合规问题，保障大模型规模化稳定、安全、合规落地。课题价值：
1、理论价值：探索大模型在多商业场景的Scaling Law可行性，完善推荐大模型、Agent决策、多模态融合等技术体系，丰富AI在商业领域的应用理论；
2、实践价值：破解各商业场景核心痛点，如提升推荐转化、广告ROI、内容生产效率、客服质量等；降低人工成本，实现商业流程自动化；推动搜广推、电商、广告等领域的技术范式革新，支撑业务规模化增长，同时优化用户体验与商家服务能力，构建可持续的商业生态。