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在这篇专访中,Polar Search 创始人 Brad Shervheim 分享了他如何从17年的零售自动化经验中,提炼出一个全新的AI模型体系,用于处理成千上万张商品照片。其核心目标是解决电商图像分组、商品识别和库存生成中最耗费人力的环节。
不同于通用图像识别或简单的商品分类,Polar Search 针对“销售意图”进行训练,构建专为电商打造的图神经网络(GNN)和长上下文Transformer模型。Brad 正在研发支持高达40M token输入的神经网络,可将数万个商品图像自动聚类成清晰的产品集合,为每一个卖家节省大量手工筛图、录入SKU的时间成本。
完整采访请见:https://aipressroom.com/brad-shervheim-polar-search-interview/ |
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