京东零售技术的博客

做程序员的第八个年头，我依然热爱这个职业，在我看来这是一份真正能影响世界、改变社会的伟大事业。希望能更多地和大家一起成长，共同进步，保持坚韧、自信，为未来的挑战做好准备！

京东零售广告部承担着京东全站流量变现及营销效果提升的重要职责，广告研发部是京东最核心的技术部门，也是京东最主要的盈利来源之一。作为京东广告部的核心方向，我们基于京东海量的用户和商家数据，探索最前沿的深度学习等算法技术，创新并应用到业务实践中，赋能千万商家和数亿消费者的消费连接，不断拓展中国乃至全世界的数字经济边界。在这里，你将与各业务、产品、工程团队紧密合作，深入京东亿量级的数据与丰富的广告业务场景，进行前沿AI算法和工程架构的研究与应用工作。

本次分享分为三部分，首先是京东内容理解能力概况；其次是多模态在京东视频分发业务场景的应用，包括召回和精排上的具体模型建模；最后将展望我们未来潜在的实践方向。

本文作者李健针对京东广告的业务场景，分享了在 GPU 吞吐和低延时优化方面的实践工作。

本文入选顶会 SIGIR 2024，为你揭晓京东搜索重排多样性与效率平衡的解决方案！

这篇文章从生成式推荐系统和京东联盟广告的背景入手，首先引出两者结合的动因与策略，随后我们对当前的流程和方法进行了细致的回顾与整理，最后详细介绍了我们在京东联盟广告领域的应用实践。通过深入分析与案例展示，本文旨在为广告领域的推荐系统带来新的见解和启发。

本文作者通过对AI大模型以及Langchain开源框架的了解，讲述了利用其智能生成测试用例的解决方案，达到提高测试用例编写效率的效果。通过本文可以了解大模型技术在测试用例设计过程中的应用方法以及技术实现方案。

电商助手是一款集合了多种电商经营决策功能的工具软件，旨在帮助电商从业者完成从商品发布到订单管理、客服沟通、数据分析等一系列电商运营任务。

在这个由数据编织、由算法驱动的时代，AI大模型正成为推动社会进步的重要力量。我们不仅是变革的见证者，更是推动者和塑造者。本文借此机会回顾一下自己的算法之路上的一些故事和思考，希望能带给读者一些帮助。

本文介绍了京东检索平台从算力分配、算力优化及迭代效率三个角度解决检索平台的核心难点。同时本文也总结了检索平台的发展历程及未来迭代的方向。

本文记录了一位21届校招生在京东做AI产品经理的工作思考。其中，有对AI产品经理的职业判断，有过往的项目经历，还有成长路径和能力要求。欢迎了解在京东做AI产品经理的日常，一起交流成为更好的自己。

本文探讨京东推荐广告场景下的流量排序拍卖机制设计问题，讲述了京东排序拍卖机制的关键技术突破点以及技术演化路线，通过本文可以了解京东推荐广告排序机制在流量价值预估、用户兴趣探索以及模型化拍卖等方面的前沿技术探索和实践。

多模态大模型技术的最新进展如何？这一波新技术，对于行业和消费者的体验会带来哪些变化？面对一波波快速、热闹的突破和变化，技术人员该如何适应多模态 + 大模型时代？

如何将大语言模型的能力融入业务、产生价值？京东零售技数中心推出融合Agent、SFT与RAG的大模型基础应用框架，赋予大模型学习领域知识的能力，还显著提升了模型的自主决策和信息处理精确度，帮助业务完成大模型的微调、部署和应用。

随着移动端设备软硬件能力的进步，端上的AI能力正在进入大众视野，端智能在电商领域也正在走向规模化应用，为用户带来了更好的购物体验。

本文将为你揭开京东集团荣获供应链技术创新奖、成为获得该奖项的唯一亚洲企业，背后的技术探索实践。

为解决模型规模和算力升级带来的存储、计算和IO方面的挑战，京东零售广告技术团队基于新型硬件设计多机多卡全GPU计算全同步训练机制，助力大规模模型落地。

场域变革背景下，为了应对更复杂算法的高算力需求，京东零售广告技术团队针对高并发、低延时的在线推理场景特点，从异构计算框架和GPU高性能推理计算方面，进行深度算力优化探索实践。