今天上午，2024中国计算机大会开幕式在横店召开，京东云相关负责人出席并作主题演讲，他表示当前大模型超级应用仍需时间，但行业应用已全面落地；京东云坚持开放路线，推动大模型生态繁荣发展；通用大模型靠算力堆出来，企业大模型靠业务跑出来。目前京东内部多个场景正孵化出上百个大模型应用支持60万员工及20万商家提升效率并降低成本那么，大模型到底如何落地产业呢？我们邀请了一众专家明天下午2点将在【秋苑·聚春园

对于JoyDataAgent是一个通用的智能问数的框架和产品，对于用户的场景，只需将表按照DGP协议进行治理后，即可直接进行问数和诊断分析。数据治理与挖掘：表设计、字段设计、字段值设计5原则，提供相关的SDK以确保数据的准确、唯一、完整、一致、有效。字段值设计原则：枚举值语义说明。：当前市场上的开源Agent主要是SDK或者框架，用户还需做进一步开发，而京东云JoyAgent整体开源了智能体产品能

这些两阶段算法存在一定局限性：首先，GSU需要为不同的目标物品检索不同的目标子序列，这使得 ESU 只能采用次优的 MHTA 网络，而非更有效的基于 Transformer的网络；针对电商相关性判别场景所面临的难样例数据稀缺，线上浅层模型推理判别能力较弱的问题，本文提出了基于思维链推理的相关性大模型，自动分析在线曝光商品并生成领域特定的难样本，并通过KTO强化学习算法自动对齐线上用户行为。利用判别

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# 目录结构- build: 编译之后的文件- src-- router: 配置streamableHttp和sse协议的路由-- index.ts: 注册streamableHttp路由入口-- mcp.ts: streamableHttp的配置路径，具体为`process.env.MCP_BASE_PATH`的路径请求,如果没有配置，默认/mcp。如果有需要添加二级路径，例如 /mcp/eve

阶段1 - 基础应用 李明首先整理了团队日常使用大模型的常见场景：•研发人员用AI生成基础代码片段•测试人员用AI编写测试用例•产品经理用AI辅助撰写需求文档 这些基础应用虽然简单，但确实提高了部分工作效率。阶段2 - 知识整合 在取得初步成效后，李明开始着手解决更深层的问题：1.建立了系统维度的知识库模版，确保关键文档都能被有效收录2.开发了智能检索功能，不仅能给出答案，还能定位到具体文档位置3

由于大部分纯时序大模型输出的是确定性的预测，没有预测的概率，这样无法计算RL中KL散度，策略概率的损失，我们构建了一个公用的组件，适配所有的时序模型（不限于大模型），我们利用分布建模的方法，将时序的预测以及好坏的预测假设服从N(μ,1)的正态分布，对于均值的计算则直接利用输出的预测的均值则可以计算而成，这样可以快速输出预测的概率。大部分的数据来自于京东的销量数据，我们收集京东食品、服装等多品类近3

我们探索出的双RAG架构，其价值核心并非追求极致的简单或敏捷，而是它既能像资深的一线研发一样，深度理解业务及代码变更的具体语境与潜在影响，又能像严谨的架构师一样，严格遵循成文的规范与最佳实践。通过结构化的协同机制，系统将两种不同质、不同源的知识（深度的代码语义与精准的评审规则）进行融合，实现了 “1+1 > 2” 的智能涌现，从而具备了识别并预防那些复杂、隐蔽代码缺陷的深度推理能力。这正是我们在高

例如，北斗卫星导航系统在亚太地区展现出了卓越的定位精度和服务稳定性，并且还具备独特的短报文通信功能，在一些通信受限的地区，用户可通过该功能发送简短信息，为应急救援等场景提供了极大便利。同时，跨领域的技术融合将创造出更多创新应用，为人们的生活带来更多便利和惊喜。当大家满心期待着品尝到更多美食、享受更便捷服务时，不知道是否留意到一个技术细节：未来在京东外卖的订单页面，骑手送餐的实时位置将被精准呈现，从

推荐系统的主要任务是根据用户的历史行为预测其兴趣点，并向其推荐相应的商品。传统的推荐系统在处理用户请求时，会触发多个召回模块（包括热门商品召回、个性化召回、深度召回等），以召回大量候选商品。随后，系统通过相对简单的粗排模型对候选集进行初步筛选，缩小候选范围，最后通过精排和重排模型，确定最终返回给用户的推荐结果。