得物推荐评测平台:大模型自动化评测流水线的工程实践
得物推荐评测平台通过大模型自动化评测流水线,将推荐主观体验指标的反馈周期从周级缩短至小时级,并在单周百万级审计需求下实现 91% 的资源成本优化。平台支持 Qwen3-Max 等模型作为评测员,通过可视化提示词版本管理与人工校验闭环,将评测一致性稳定保持在 92% 以上。
得物推荐评测平台通过大模型自动化评测流水线,将推荐主观体验指标的反馈周期从周级缩短至小时级,并在单周百万级审计需求下实现 91% 的资源成本优化。平台支持 Qwen3-Max 等模型作为评测员,通过可视化提示词版本管理与人工校验闭环,将评测一致性稳定保持在 92% 以上。
得物社区搜索团队论文《SPEAR: Selection-aware Personalized End-to-end Adaptive Rewriting and Retrieval for Community Search》被推荐系统顶会 RecSys 2026 主赛道录用,本届长论文有效投稿 361 篇仅录用 65 篇,录取率 18%。
美团 LongCat 团队开源搜索智能体评测基准 LoHoSearch,基于覆盖 762 万维基百科实体的知识图谱自动生成题目,含 544 道经人工核验的题目、覆盖 11 个领域。
得物技术部近期出现多起研发人员"越界"事件:数据开发工程师北辰在智链AI平台项目中先与用户沟通、拆解几十个用户场景,将方案从通用问答调整为结构化意图识别加知识库建设;后端工程师东方朔潜入商家运营群翻查客服工单,用AI助手自动解答60%常见问题,客服压力减少30%,新商家上手时间缩短50%。
得物技术梳理了 RAG 的完整检索链路:离线阶段将文档切块(Chunking)后用 Embedding 模型向量化并写入向量库,在线阶段经 Query Rewrite、Metadata Filter、ANN 与 BM25 多路召回、RRF 融合、Rerank 精排后交给 LLM 生成答案。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向代码安全的 3.5 Flash Cyber。3.6 Flash 输出 token 用量较 3.5 Flash 减少 17%,DeepSWE 得分 49% 对 37%,定价为每百万输入 token 1.50 美元、输出 7.50 美元。
Netflix 自建 LLM 推理全栈,将 vLLM 选为默认推理引擎,替代原先基于 TensorRT-LLM 的方案,理由是自定义模型加载更快、支持自定义解码逻辑且更易调试。平台通过 Triton 的 vLLM backend 打包模型,使模型与前端独立演进,并同时提供 gRPC 与 OpenAI 兼容 API 两种调用入口。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber,一款基于 3.5 Flash 微调的轻量网络安全模型,专注快速发现、验证和修补漏洞,在 CyberGym 等基准上以低成本多次调用取得接近更大模型的表现。
得物申报的“合规哨兵系统”入选工信部2025年度信息通信服务创优典型案例,成为全国29个典型案例之一,方向为“加强个人信息保护”。该系统构建“用例管理平台-移动端测试体系(UI)-合规检测系统”三位一体闭环,用AI辅助编写隐私合规测试用例并自动校验,相关技术已获国家发明专利,公告号CN114238948B。
Shopify 把 Checkout Blocks 的全部五个 UI 扩展从 React 与旧版 Remote UI 迁移到 remote-dom 加 Polaris web components,改用 Preact 并重写为 TypeScript,API 版本从 2025-07 升至 2026-01。
得物智能客服 Agent 从基于 Qwen 的 Single-Agent 演进到 AutoGen Multi-Agent,再升级为跨场景 Harness 架构,通过 PE 自动化与 DPO 训练构建数据飞轮。
Shopify 在 Hack Days 39 上由 13 人团队用三天做出音乐播放原型 Shop Sounds,包含支持音频上传的 Audio 媒体类型、逐曲购买按钮的曲目播放器、6 个由实时音频驱动的 GLSL 着色器和同步歌词生成。团队还验证了平台原生音频支持,使 `{{ product.media | media_tag }}` 能像渲染 3D 模型一样渲染音频播放器。
得物技术团队自研推荐系统诊断 Agent「推查查」,采用 Highway 与 ATV 混合智能体架构:Highway 以 Story 剧本驱动确定性执行,覆盖 80% 常见问题;ATV 基于 OpenClaw 框架的 ReAct 循环处理 20% 长尾异常,最多迭代 6 步并设工具白名单与置信度阈值。
美团本周正式开源万亿参数大模型 LongCat-2.0,总参数 1.6T、平均激活约 48B,是业界首个在五万卡国产算力集群上完成推理的万亿参数模型。该模型引入 LongCat 稀疏注意力和 N-gram Embedding,面向真实 Agentic Coding 任务,并同步开源针对国产算力优化的推理代码及 BF16、FP8、INT8 多精度版本。
得物将多套 MySQL 集群迁移至 OceanBase 4.4.2 LTS,某业务团队 SQL 平均耗时下降 88.3%、业务超时接口清零、总体降本 43%,存储压缩率超 80%。
Google DeepMind 与影视公司 A24 宣布达成首个此类研究合作,双方将围绕多个项目展开长期研发协作,让 A24 及其电影人参与塑造新技术。Google 同时已对 A24 进行投资。合作初期聚焦打通前沿技术与下一代娱乐之间的差距,具体目标与技术产出将随时间演进。
Google DeepMind 推出 Nano Banana 2 Lite(gemini-3.1-flash-lite-image)与 Gemini Omni Flash(gemini-omni-flash-preview)两款模型。
Netflix 提出 GenPage,用单个生成式 Transformer 将用户历史与请求上下文作为提示词,自回归地一次性生成首页的行、内容实体与布局,替代原有的多阶段推荐流水线。
computer use 现已成为 Gemini 3.5 Flash 的内置工具,此前仅以独立的 Gemini 2.5 computer use 模型提供。开发者可通过 Gemini API 和 Gemini Enterprise Agent Platform 构建能跨浏览器、移动端和桌面环境看、推理并执行操作的智能体,用于持续软件测试等长周期与企业自动化任务。
Shopify 推出 Catalog API,通过商品聚类把不同商家的同一实物商品归入统一 Universal Product Identifier(UPI),供开发者和 AI 智能体调用。其方案先做店内聚类、再做跨店聚类,并采用精度优先策略:设定硬性精度阈值后最大化召回,用人工标注数据集和 LLM 评判器持续衡量精度与召回。
Google DeepMind 正与英国政府、Google Cloud、Faculty 及 Barnet、Camden、Dorset 地方规划部门共同开发一款基于 Gemini 的 AI 规划原型,目标将住宅规划申请审批时间缩短 50%。
Google DeepMind 推出 AI Control Roadmap,用"纵深防御"思路在模型对齐之外增加系统级安全层,将内部 AI 智能体视为潜在"内部威胁"来防范。
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。
Google DeepMind 推出实验性开源模型 DiffusionGemma,采用文本扩散方式并行生成整块文本,在 GPU 上最高实现 4 倍推理提速。该模型为 26B MoE 架构、推理时仅激活 3.8B 参数,量化后可运行于 18GB 显存消费级显卡,单张 NVIDIA H100 上超过 1000 tokens/秒。
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。
Shopify 工程团队公开了内部 AI 智能体 River 的底层平台 Aquifer,River 上线约两个月后,Shopify 每八个合并的 PR 中就有一个由它共同撰写。
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。
剑桥大学教授 Clare Bryant 用 Google DeepMind 的 Co-Scientist 研究流感等病原体跨物种传播时引发脓毒症等重症的分子开关。Co-Scientist 从她已发表的基金申请中生成并排序假设,优先锁定一个她此前未关注的蛋白,并随数据补充将假设细化到具体氨基酸。她称原本需两到三年的实验工作,如今有望在六个月内完成。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 模型系列,首发 Gemini 3.5 Flash,在 Terminal-Bench 2.1 得分 76.2%。
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。
Google DeepMind 披露 Gemini 驱动的编程智能体 AlphaEvolve 的最新落地成果:它优化 DeepConsensus 使变异检测错误减少 30%,将电网 AC Optimal Power Flow 的可行解比例从 14% 提升至 88%以上,并已用于下一代 TPU 设计。
Google DeepMind 发布 AI co-clinician 研究计划,探索 AI 在医生临床监督下作为护理团队成员与患者互动。在 98 个真实初级保健查询的盲测中,该系统 97 例零关键错误,表现优于两款医生常用 AI 系统;在 OpenFDA 的 RxQA 开放式用药问答上超越现有前沿模型。该计划还基于 Gemini 和 Project Astra 探索实时多模态远程医疗能力。
Google DeepMind 与韩国科学技术信息通信部(MSIT)达成合作,将在首尔办公室设立 AI Campus,向韩国学界开放 AlphaEvolve、AlphaGenome、AlphaFold、AI co-scientist 和 WeatherNext 等前沿模型。
Shopify 微调 Qwen3-32B 工具调用智能体,把自然语言转成 Shopify Flow 工作流,用于其 AI 商务助手 Sidekick,速度提升 2.2 倍、成本降低 68%,并优于闭源模型。团队将 Flow 的 JSON DSL 转译为语义等价的 Python 表示后重新训练,同一批数据下语法正确率提升 22 个百分点、语义正确率提升 13 个百分点。
Google DeepMind 与埃森哲、贝恩、BCG、德勤、麦肯锡达成合作,推动前沿 AI 在企业规模化落地。合作方将获得包括 Gemini 系列在内的前沿模型早期访问权限,并直接对接 Google DeepMind 技术团队,聚焦金融、制造、零售、媒体娱乐等行业的智能体化转型。目前仅 25% 的组织成功将 AI 规模化投入生产。
Shopify Polaris 团队工程师把 Andrej Karpathy 提出的 Autoresearch 从模型训练迁移到工程指标优化,为它写了 Pi 扩展,让智能体围绕单一指标反复提出假设、测试、保留或丢弃,构建时间从 19.1 秒的基线下降 65%。
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。