推荐与用户画像
把模糊的偏好变成可计算的向量,推荐结果可解释、可干预,而非黑盒输出。
向量表达排序模型实时召回
不是演示文稿里的能力,而是能跑在生产环境、能被衡量的那部分。下面是与前沿技术同步脉动的资讯流。
每一条都对应具体产品,而不是停留在概念验证阶段。
把模糊的偏好变成可计算的向量,推荐结果可解释、可干预,而非黑盒输出。
把大模型接进真实业务流:提示管理、结果约束、失败降级,而不是一次性的对话窗口。
移动端实时叠加,按机型能力自动降级,低端设备也有可用的降级体验。
规则与数据驱动的自动决策,每次动作留痕、可回溯。 把依赖人的经验变成可调参数。
自动抓取 · 去重 · 配图压缩后本地化 · 每日 09:00 同步
node scripts/fetch-news.mjs 生成。

用一组测评题建立用户风格画像,据此驱动单品推荐与整套搭配。同一套设计语言覆盖 H5、小程序与 AR 试戴三条产品线。

把直播间的人工盯盘变成规则驱动的自动化流程:实时拉取转化数据,按预设策略调整出价与预算。

面向零售门店的多平台私域体系:客户建档、社群运营、SOP 旅程、群发触达与员工效能统计, 一条链路串起获客到复购。

银饰品牌自营电商站点。极简轻奢的视觉语言,重点处理首屏聚焦与商品浏览的节奏感。