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快手研究者提出UniGD，一个用于工业检索的统一生成-判别框架，将检索与相关性评分整合到单一模型中，并采用CAGE与CAM等技术来提升效果并降低延迟。在线A/B测试显示，广告收入提升5.78%，推理延迟降低33.1%。
据报道，使用 SYNTH 训练的 600M 参数推理模型在巴黎地铁的工业应用中超越了 397B 模型和 Sonnet 4.5，凸显了小型专用模型的有效性。
ProfiLLM 提出了一种智能LLM流水线，能够从平台级行为日志中生成效用对齐的用户画像，用于工业网约车调度，在滴滴的生产环境中实现了结果预测和GMV的显著提升。