在京东广告的大模型应用架构中，召回环节至关重要。传统召回方式在规则灵活性和用户需求捕捉上存在局限，而大模型带来了新的契机，但也面临训练成本和隐私保护的挑战。京东广告的生成式召回体系包括：基于世界知识和电商平台的数据体系、多模态商品内容理解与用户意图识别，以及高效的生成式模型训练和推理架构。在实践中，通过商品内容语义量化、生成式商品解码召回和模型推理性能优化，显著提升了召回效率。在 InfoQ 举办

虽然应用的算法有差异，但是同为深度学习相关任务，提升模型性能时的优化思路、训练技巧乃至模块实现方式都有很多共通之处，其技术迭代的方向和角度，也往往能带给我很多启发，跨领域的知识迁移，往往能碰撞出意想不到的创新火花。面对快速变化的时代和复杂的业务，我会主动追踪前沿进展，跟进顶会、开源社区的动态，保持对领域趋势的敏锐性，同时提升的跨领域技能与知识，深入理解用户需求与市场趋势，结合算法能力提供真正有商业

近年来，随着大模型技术的爆发式发展，顶尖人工智能（AI）技术人才成为科技企业的核心争夺目标。当百万年薪与顶尖导师已成标配，京东正以“科技温度+产业厚度构筑人才热土”，逐步建立起对技术人才们的差异化吸引力。今年5月，京东推出，面向全球高校本硕博在校生、应届生及毕业两年内的技术人才开放招募，为技术人才提供直面真实问题、验证落地应用的成长机会，一起用技术创造更多美好。

（1、下载AutoDL-SSH-Tools）——（2、打开下载的工具）——（3、复制ssh和密码到工具中，代理端口保持默认）——（4、点击开始代理）——（5、点击底部出现的链接），对画面的关键词进行修改（建议关键词不要太多，会互相污染），这样你就可以得到一些不一样的画面了（新人不用去改其他模块的参数，因为所有的参数在我设置的工作流中已经调优过）（1、打开终端）——（2、复制第一行命令，黏贴到终端，

京点点”始终以业务发展为引领，围绕电商行业的需求和趋势，不断探索新的技术应用和业务模式。依托京东丰富的电商数据资源，“京点点”能够为模型训练提供大量的高质量数据。这些数据涵盖了商品信息、用户行为、市场趋势等多个方面，为模型的准确性和泛化能力提供了有力的支持。通过对这些数据的深入分析和挖掘，平台能够更好地理解用户需求和市场动态，从而为电商用户提供更加精准和有效的内容生成服务。

优秀的广告创意不仅能够增强信息传递的效果，还可以提高用户的点击和转化率。2023年广告团队利用AIGC技术显著提升了创意内容的多样性。然而随着多样性的提升，质量欠佳的素材限制了智能创意的覆盖率，海量创意如何匹配用户的问题更加凸显。2024年广告团队在创意生成和优选方面进行了技术突破，实现了高质量广告创意的自动生成和千人千面的创意推荐效果。创意生成方面，广告团队提出了一种提高生成图片可用率的方法，通

Taro 是由京东发起并维护的开放式跨端跨框架解决方案，支持以 Web 的开发范式来实现小程序、H5、原生 APP 的跨端统一开发，从 18 年开源至今，在 GitHub 已累计获得 36,000+ Stars。。

Taro on Harmony C-API 版本经历了京东鸿蒙 APP 的实践，综合性能、生态以及开发体验来讲，毫无疑问已经成为了开发鸿蒙应用的最佳框架选型之一。当下，我们也仍然在不断完善着鸿蒙的适配方案，基于当前的 Taro on Harmony C-API 方案，我们会进行多线程的架构升级以及 React 的 C++ 化，进一步提升 Taro 在鸿蒙端侧的性能，并极大地降低应用的丢帧率，整体进

这篇文章主要介绍在实际的开发过程当中，如何使用GPT帮助开发，优化流程，文末会介绍如何与618大促实际的业务相结合，来提升应用价值。全是干货，且本文所有代码和脚本都是利用GPT生成的，请放心食用。

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。