Shopify 如何用 LLM 评审团共识为 Sidekick 自动筛选训练数据,教会模型拒绝不可能请求
Shopify 为商家 AI 助手 Sidekick 的客户分群技能构建自动化数据筛选流程,用四个前沿 LLM 组成评审团,对生产语料中的查询做拒绝标注。此前训练数据全部来自数万条成功查询,模型从未学会拒绝,遇到不可能请求时会生成返回零结果的查询。评审团经 Toloka 约 600 条标准查询与 602 条拒绝标注校准,要求四个模型在结论和推理上完全一致才接受标签,优先保证精确率。
Shopify 为商家 AI 助手 Sidekick 的客户分群技能构建自动化数据筛选流程,用四个前沿 LLM 组成评审团,对生产语料中的查询做拒绝标注。此前训练数据全部来自数万条成功查询,模型从未学会拒绝,遇到不可能请求时会生成返回零结果的查询。评审团经 Toloka 约 600 条标准查询与 602 条拒绝标注校准,要求四个模型在结论和推理上完全一致才接受标签,优先保证精确率。
Shopify 工程团队介绍其内部托管平台 Quick,员工上传一个 HTML 文件夹即可获得仅限员工访问的 URL,无需框架、部署流水线或配置文件。Quick 于 2025 年 7 月上线,目前托管超过 5 万个站点,公司一半以上员工至少创建过一个,全部运行在一台每月 200 美元的 VM 上。
Google DeepMind 的 Co-Scientist 正帮助生物学家 Omar Abudayyeh 和 Jonathan Gootenberg 加速衰老研究:它扫描数万篇论文后提出 20 多个可测试的新遗传因子,其中数个经实验室验证能驱动细胞进入更年轻状态并改善整体功能。Co-Scientist 还将原本需长达六个月的筛选数据分析缩短至几天。
Google DeepMind 为实验性世界模型 Project Genie 加入 Street View 实景锚定能力,可基于美国地点生成可交互世界,并提供“Desert Sands”“Stone Age”“Ocean World”“B&W film”等风格。
Google 推出 Gemini for Science,包含 Google Labs 上三款实验工具:基于 Co-Scientist 的 Hypothesis Generation、基于 AlphaEvolve 与 ERA 的 Computational Discovery,以及基于 NotebookLM 的 Literature Insights,即日起逐步开放访问。
Google 在 Search、Gemini、Chrome、Pixel 和 Cloud 中扩展内容透明度与验证工具,SynthID 已为超 1000 亿张图片和视频、6 万年音频嵌入水印。
Google DeepMind 在 Nature 发布 Co-Scientist,一个基于 Gemini 的多智能体 AI 系统,可迭代生成、辩论并演化复杂科学问题的新假设。
Slock.ai 创始人、Kimi CLI 作者 RC 在播客中介绍,Slock 为多人和多 agents 提供协作环境,其公司目前是 7 个人加 40 个 agents 组成 47 个成员的大群。他认为 building 与 coding 已成两件正交的事,没有编程基础的人也能 build 东西,Slock 关注的是更大的 builder 群体。
Google DeepMind 推出 Gemini Robotics-ER 1.6,一款面向机器人的推理优先模型,在空间与物理推理(指向、计数、成功检测)上较 Gemini Robotics-ER 1.5 和 Gemini 3.0 Flash 显著提升。
Gloat 本周发布 Gloat Agentic HR,可调用 Oracle、Workday、SuccessFactors 中的业务规则与安全设置,让企业快速构建运行在 MS Copilot、Teams、Slack 等应用中的 AI 智能体。其 Loomra 语义层通过自动发现机制挖掘并同步 HCM 系统中的实体、工作流与业务规则,配套可视化 agent builder 支持自建智能体。
Google DeepMind 公布四项交互原则,并展示由 Gemini 驱动的 AI 指针实验演示,用户可在 Google AI Studio 中通过指向加语音完成图像编辑、地图查找等操作。该能力已开始落地:Chrome 中可直接用指针就网页局部内容向 Gemini 提问,Googlebook 也将推出 Magic Pointer。
Shopify 构建了广度优先执行引擎 GraphQL Cardinal,对每个字段在所有对象上只解析一次,而非每个对象解析一次。大型列表查询执行速度最高提升 15 倍,内存占用减少 90%,P50 延迟可缩短数秒。该引擎针对传统深度优先遍历的线性扩展、字段级开销和 dataloader promise 等隐藏成本而设计。
Shopify 的 ML 平台团队用开源框架 SkyPilot 承载全部训练任务,工程师只需在 YAML 中声明所需 GPU 和内存,平台自动决定任务落在哪个云上。
Shopify 与 Google 联合开发了 Universal Commerce Protocol(UCP),一个让 AI 智能体连接任意商家并完成交易的开放标准。
Shopify 开源了其内部 ML 实验平台 Tangle,该平台通过可视化界面构建数据与 ML 流水线,支持任意编程语言并在任意云或本地环境执行。Tangle 的全局缓存可自动复用重复计算,将原本数小时的结果缩短至秒级,Shopify 称已累计节省超过一年的计算时间。
Josh Bersin Company 与 Microsoft 合作,在 M365 Copilot Tuning 上演示了融入 Galileo 知识、语言与数据的微调版 Copilot,使其能以 HR 专家身份回答领导力、招聘、薪酬等问题。
Shopify 构建了 RankFlow 领域特定语言与 TurboDSL 执行引擎,让数据科学家用类 Python 代码在数分钟内上线基于数十亿查询训练的 transformer、神经排序器和 LightGBM、Catboost 模型,同时保持原生 C++ 速度。
Shopify 构建了一套 AI 多智能体系统,用于持续演进其商品分类体系,而非仅做商品归类。该系统管理着 10,000+ 类别和 2,000+ 属性,每天处理数千万次预测,通过结构一致性与商品数据洞察两类专用智能体协同发现改进点。系统还引入真实商家商品数据作为依据,并能识别“具体类别等于宽泛类别按属性值过滤”的复杂等价关系。
Shopify 发布 MCP UI,扩展 Model Context Protocol,让 AI 智能体在对话中返回可交互的 UI 组件而非纯文本。该协议支持 Inline HTML、远程资源和 Remote DOM 三种交付方式,通过 intent 消息系统让组件将用户操作(如 view_details、checkout、notify)上报给智能体处理,保持智能体控制权。
Josh Bersin 发布 Galileo for Managers,一款基于 25 年以上管理与 HR 研究训练的 AI 智能体,内置 100 多个新提示词,可回答招聘、目标设定、绩效辅导等问题并给出诊断与建议。
Reejig 发布 Work Architecture Platform,可把岗位拆解为任务与子任务,例如 HR Business Partner 岗位包含 77 项任务和 225 项子任务,并估算自动化潜力、推荐 AI 工具。
Shopify 工程团队分享了 React Native 图形栈的新进展:基于 Dawn(Google 开源 WebGPU 实现)的 Skia Graphite 后端将 Android 的 OpenGL 与 iOS 的 Metal 两套实现统一,使 Three.js、React Three Fiber 和 TensorFlow.js 可在 React Native 上原生运行。
Shopify 的 Augmented Engineering DX 团队开源了工作流编排框架 Roast,用 YAML 配置和 markdown 提示词把非确定性的 AI 步骤与普通代码执行交错编排,使多步智能体流程可版本控制、可测试、可复现。
Josh Bersin 团队发布 AI 原生企业学习平台 Galileo Learn™,内置 Galileo Agent,可自动将 PDF、音视频、SCORM 等任意内容生成课程、测评与模拟练习,并支持 60+ 语言翻译。平台已上线 700 多门课程,对标其 96 级 HR 能力模型,企业可授权后搭建自有领导力或销售学院。
Shopify 产品理解系统现基于 Shopify Product Taxonomy 与视觉语言模型两大基础,覆盖超 26 个业务垂直领域、1 万多个产品类目和 1000 多个产品属性。其模型从 LlaVA 1.5 7B 迭代至 LLaMA 3.2 11B,现采用 Qwen2VL 7B,并借助 FP8 量化、Nvidia Dynamo 在途批处理和 KV cache 优化提升推理效率。
Shopify 为 Sidekick 开发了缓冲式 Markdown 解析器和事件发射器,将多个流与事件多路复用为单一流逐块渲染,解决了 Markdown 渲染卡顿和响应延迟两大问题。