研究内容：

*. 数据质量与知识凝练

• 商贸领域数据多源异构（交易记录、商品图像、多语言文本），存在噪声和非结构化问题（如直播话术、用户评论），需通过特征提取和模态对齐技术清洗整合。

• 行业知识（如供应链规则、定价逻辑）需与通用常识平衡，避免模型“幻觉”。例如淘天集团指出需显式表达“生活消费类常识”（如用户问“出租屋冰箱”需推理出“低价、小体积”需求）。

*. 实时性与业务协同

• 模型需支持高并发实时响应，但长序列处理易导致计算效率下降，需稀疏注意力等技术优化。

• 与现有业务系统（***、***）协同困难，如京东指出模型决策与执行链路脱节，需设计“可执行智能体”闭环。

*. 轻量化与成本控制

• 百亿参数模型训练需数千块***，中小企业依赖轻量化技术（如****微调、知识蒸馏）降低部署成本。

• 数据标注和隐私保护增加合规成本，需联邦学习、差分隐私等技术实现数据“可用不可见”。

考核指标：

*. 性能指标

• 计算效率：≥*** ******/*。

• 能耗比：单位任务能耗降低**%，支持边缘设备部署。

*. 准确性指标

• 任务精准度：商品推荐准确率≥**%，供应链预测误差≤*%。

• 跨域泛化：支持跨境多语言场景。

申报条件：

揭榜方需要有算法备案和大模型备案，状态为正在备案或者已经备案都可以。