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在这个数字化飞速发展的时代，企业要想保持竞争力，技术创新至关重要。京东在多个技术领域的深入研究和创新，不仅重塑了自己的业务版图，也给整个行业带来了正面效应，让人感到非常振奋。

智能供应链可解释AI技术

智能供应链领域，团队首次提出的可解释AI技术意义重大。以往预测流程常如黑盒，业务人员难以捉摸。这项技术运用残差网络等深度网络技术，将预测流程透明化。对模型输出的建议进行详尽解释。这一变革，让仓库工作人员明白货物调配预测的依据，有效提升了工作效率。此外，所构建的预测模型框架具备可解释性、自适应性和高扩展性，极大促进了供应链的整体运作。

此外，这项技术的运用还减少了业务人员之间的交流费用。他们不再只是被动地接受预测数据，而是能够依据自己的理解主动优化工作流程。在实际操作中，比如对某商品销售量的预测，业务人员便能依据这些解释来合理调整库存。

京东零售排序大模型

京东零售的排序大模型参数数量高达数百亿，这一特点显著增强了模型的容量。在成长为最大的在线实时排序模型的过程中，模型持续进行优化和革新。例如，它引入了数据先验的增量学习框架，实现了分钟级别的更新感知能力。这一进步对于深入理解用户行为的变化具有显著意义。

在零售环境中，顾客的行为变动频繁。比如在节日假期，他们的购物喜好可能会迅速从娱乐休闲产品转向礼品。这种大型排序模型能迅速捕捉到这些变化，并迅速调整商品推荐顺序，进而有效增强对顾客行为的理解，推动销售增长。

新一代算力体系建设

数据量激增，算法日益复杂，对算力的需求不断攀升。京东广告技术团队积极推动业务、算法与工程的协同设计，致力于构建新一代算力体系。这一举措是紧跟时代发展的必然选择。在知识问答、用户增长等多个业务领域，该体系的应用大大加快了智能化进程。

在用户数量增加的情况下，强大的计算能力迅速对众多用户信息进行深入分析，精确识别出有潜力的增长用户群，并确定恰当的营销手段。这样的算力系统不仅加快了数据处理的效率，还增强了企业应对市场波动的能力。

京麦商家系统面临的挑战与应对

京麦商家系统面临简化运营流程、加速产品交付、确保商家规模扩大以及提升用户体验的挑战。不过，京东在此领域采取了积极行动。例如，目前整合的端智能SDK，有效促进了各项业务的顺畅运行。此外，日推理次数突破亿级，显著提升了用户的使用感受。

商家在电商平台上最看重的是运营效率和顾客满意度。借助这个体系，商家可以更迅速、更高效地处理订单和提供优质服务。同时，他们还能享受到更优厚的平台资源和全面的服务支持。以商家入驻流程为例，它变得更加简单快捷。

数据团队的数据管理核心课题

去年，数据团队致力于提高检索速度、减少存储和计算成本，并助力业务决策分析。面对企业繁杂的数据，若无法高效检索与运用，便是资源的浪费。在此领域，数据团队持续努力，不断探索。

日常的报表任务中，若查找数据耗时过多，会降低工作效率。他们计划在数据加速等领域持续深入研究。这对企业运用数据改善业务流程和战略极为关键。

电商中的3D商品展示技术

随着即时零售的兴起，新的消费潮流应运而生，其中3D商品展示技术崭露头角。这项技术在众多场合得到应用，特别是在电商领域，它有效解决了图片展示角度单一的局限。

在销售家具的过程中，运用3D技术，顾客能够细致地观察家具的各个侧面和纹理，其直观性堪比实体店。我们精心打造的技术方案，使得商品展示可以达到图片般的清晰度，无论是何种材质或形状的商品，都能得到充分展示，从而助力商家提升业务业绩。

想请教大家，在网购过程中，你们最期待看到哪些技术在商品展示和服务环节得到运用？期待大家的点赞、转发和热情评论。

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