今年你下单了吗？抢到心仪的商品了吗？快递收得顺利不？血拼了大半个月的我有一个最大的体会ღ✿，就是今年的618还是那么热闹AI系统ღ✿，ღ✿，但有些东西变了ღ✿。

　　让大家高高兴兴购物ღ✿，支撑亿级用户顺利下单ღ✿、收货体验的ღ✿，是一群技术人ღ✿，他们日复一日地在代码堆里打磨系统ღ✿、调模型ღ✿、压成本ღ✿、提效率ღ✿。

　　618是京东的生日ღ✿，也是京东首次以线上促销形式庆祝这一日期ღ✿，推出了618年中促销活动ღ✿，通过限时秒杀等简单玩法吸引消费者ღ✿。

　　趁着这个节点ღ✿，今年ღ✿，我们找来了三位分别来自京东零售ღ✿、物流ღ✿、科技业务的技术人ღ✿，聊了聊他们在幕后做的事ღ✿。

　　大家在京东选购商品时可能会留意到ღ✿，不同商家架上的同类商品会自动被归在一起ღ✿，方便大家快速对比选购性价比高的商品ღ✿，商家也会被激励提供更具竞争力的价格和服务ღ✿。

　　这背后其实是一套“同品判别系统”ღ✿， 它通过对比商品的各种属性来判断两个商品是否相同ღ✿，同时保证聚合展示的质量ღ✿。

　　他2021年从中国科学院自动化研究所博士毕业加入京东ღ✿，一开始就在做大模型相关的工作ღ✿。最开始是研究BERT等ღ✿，case by case地简单修改模型架构ღ✿、改造模型训练方式ღ✿。

　　后来ChatGPT横空出世ღ✿，他的研究就主要集中在模型压缩和数据自动化选择与配比上ღ✿，尽可能提高模型训推效率和性能平衡ღ✿，减少实际应用中的人力和实验成本ღ✿。

　　在京东这样一个SKU数量以亿计ღ✿、电商业务极其复杂的平台上ღ✿，要让系统自动识别出相同商品ღ✿，既要精度高ღ✿，还得成本可控ღ✿、能大规模运行——难ღ✿。就连大模型中很“小”的7B模型ღ✿，使用起来都成本太高ღ✿、速度太慢ღ✿，难以支撑实际业务的规模化落地ღ✿。

　　小模型学习大模型分辨的结果对错ღ✿，也学习其内部思考过程ღ✿，领悟判断逻辑把水管开水放B里作文ღ✿，深入理解什么样的特征才是有用的判断依据ღ✿。

　　最终ღ✿，长林和团队把大模型的推理过程抽象成特征动态演化的过程ღ✿，从而最大程度提取知识ღ✿。相关成果最后被顶会ACL接收ღ✿。

　　为此ღ✿，长林设计了一套数据筛选机制ღ✿，优先选出那些最有信息量ღ✿、最难判断的“模糊样本”ღ✿，这样不仅节省了40%～60%的训练资源ღ✿，还保持了原有精度ღ✿。

　　同时ღ✿，为了支持多个任务的数据融合训练ღ✿，他还引入了一种自动数据配比算法ღ✿，根据不同任务的难度动态调整数据占比ღ✿，进一步提升了训练效率ღ✿。

　　幸运的是ღ✿，这种算力消耗不低的探索方向ღ✿，在系统真正被验证好用之前ღ✿，就得到了京东在资源和团队协作上的支持ღ✿。

　　这种在项目推进上的自由度ღ✿，让长林能够坚持自己的追求——不是堆模型参数赢比赛ღ✿，而是让技术真正跑进业务ღ✿、服务用户ღ✿。如果能让用户更快买到“又好又便宜”的商品人生就是博中国区官方网站ღ✿。ღ✿，提升一点点体验ღ✿，降低一点点选择成本ღ✿，那技术就没白用尊龙凯时新版APPღ✿。

　　技术人要找到值得长期投入的课题ღ✿，关键不是一头扎进算法细节ღ✿，而是要深入业务ღ✿，从实际问题角度出发ღ✿。

　　京东对于供应链全流程包括需求预测ღ✿、采购/供应ღ✿、仓储/库存ღ✿、销售尊时凯龙人生就博ღ✿，ღ✿、物流履约和客服都有深刻的理解ღ✿。同时又拥有自营和POP两种完全不同的模式ღ✿。这会带来很多全新的机会ღ✿。

　　“但对技术人来说也是一个挑战ღ✿。”长林表示ღ✿，这意味着需要在更大的搜索空间里寻优尊龙凯时新版APPღ✿，需要更好的优化方法ღ✿。

　　像他做的同品判别系统ღ✿，就是在深入理解商品聚合场景之后ღ✿，自然浮现出来的方向——既贴近用户体验ღ✿，又具备模型落地的复杂性ღ✿，值得长期深耕ღ✿。

　　这就是技术真正的影响力ღ✿，不是靠炫技ღ✿，而是让科技以「无感」的姿态融入日常ღ✿，让用户体验丝滑流畅ღ✿。

　　此次618物流大考前夕ღ✿，星衍的日常有些“不太日常”ღ✿：他带着团队每隔几小时就查看一次前线实仓的指标ღ✿、现场监控和异常回报ღ✿，有时还要一起亲自到实仓去把水管开水放B里作文ღ✿。

　　当时把水管开水放B里作文ღ✿，星衍在Meta实习ღ✿，也顺利拿到了研究岗的offerღ✿。但“那个岗位其实做的就是写SQLღ✿、跑数仓ღ✿，和博士研究的时空数据分析基本没关系”ღ✿，而且在星衍看来ღ✿，国外平台对技术人员的上限不够友好ღ✿，是不是博士干的活都差不多ღ✿，没啥挑战ღ✿。

　　最终ღ✿，结合自己的专业方向和技术兴趣ღ✿，他选定了京东物流作为定岗方向——这是一个看起来“灰尘多ღ✿、线下多ღ✿、数据脏”的场景ღ✿，并且是需要真正的深入业务理解业务场景ღ✿，在一线ღ✿、成为一线ღ✿。

　　他每天需要考虑和接触得最多的ღ✿，不是派送件的快递员ღ✿，就是分拣快递的仓库尊龙凯时人生就是博ღ✿。这俩一个是物流末端ღ✿，面对开放环境ღ✿，一个是封闭场景ღ✿，复杂度不在一个纬度上ღ✿，但都不简单ღ✿。

　　以前ღ✿，每个京东快递的站点ღ✿，是站长靠经验来划分快递员辖区ღ✿。随着快递体量越来越大ღ✿，人的主观经验开始吃不消了——既有分配不均的问题ღ✿，也有反馈难追踪的问题ღ✿。

　　他印象特别深ღ✿，当时做末端派送分析就发现ღ✿，有的快递员明明在同一个小区送件ღ✿，却要回到站点两三次ღ✿。

　　于是尊龙官网中国官网入口ღ✿，ღ✿，星衍带领团队开发了一套智能分区模型ღ✿，结合快递员画像（如派件量ღ✿、上楼频率ღ✿、返站次数）和小区地形信息（是否老旧小区ღ✿、有无电梯等）尊龙凯时新版APPღ✿，帮助末端更合理地分派人力ღ✿。

　　而星衍现在正在推动的项目ღ✿，是部署在京东物流的分拣中心的机械臂ღ✿，这也是为什么他最近忙得不可开交ღ✿、动辄要去仓库前线的原因ღ✿。

　　从去年开始ღ✿，星衍带队负责包裹抓取与码放的智能化改造项目ღ✿，落实到地就是一台台机械臂ღ✿，负责完成京东仓库中部分中小件包裹的自动分拣ღ✿、码放工作ღ✿。

　　这些机械臂和传统工厂流水线上的机械臂不同ღ✿，它们是“具身智能”ღ✿，只不过不是通用型的ღ✿。而它们和星衍团队的目标ღ✿，是把“中小件包裹分拣ღ✿、码放”这个单一场景打透ღ✿。

　　为什么要强调“打透”？星衍强调ღ✿，越垂直的场景把水管开水放B里作文ღ✿，越不能追求泛化ღ✿，而且这一个场景其实比想象中难太多ღ✿。

　　“包裹没你想得那么规整尊龙凯时新版APPღ✿，包裹外包装有反光的ღ✿、黑的ღ✿，也有两个胶带粘一起的ღ✿，尺寸大小也不一致ღ✿。”星衍介绍道ღ✿，“有一次机械臂遇到一批包裹中间贴了反光胶带ღ✿，系统误以为那是两个包裹ღ✿，就导致识别错误ღ✿。”

　　具体技术上ღ✿，星衍团队采用了行业成熟方案加域内微调的模式ღ✿。这种情况下京东内部积累的海量包裹图像数据就立下了汗马功劳把水管开水放B里作文ღ✿，这都是外部团队很难获得的积累ღ✿。

　　与此同时ღ✿，星衍团队还开发了一套反馈机制ღ✿，一旦发现识别失败的样本ღ✿，就能快速回流重新标注进入模型训练闭环ღ✿。

　　作为博士管培生入职后ღ✿，他从初来乍到的技术新人ღ✿，到现在带着团队伙伴一起负责核心项目ღ✿，星衍的成长速度是非常快速的ღ✿，角色的转型也是他近期的重要课题ღ✿。

　　以前是自己调模型ღ✿、改代码就行把水管开水放B里作文ღ✿，现在是得替大家考虑怎么组织项目ღ✿、解决问题ღ✿。如今的星衍ღ✿，比起一开始那个还带着研究视角的博士尊龙凯时新版APPღ✿，显然多了一些“工程老兵”的理性与判断ღ✿。

　　团队项目一旦出了bug绝不推诿ღ✿，遇到问题大家就挤在会议室一起想办法ღ✿，“没什么面子不面子的ღ✿，干活是最实在的ღ✿。”

　　作为京东科技的一员ღ✿，他参与的语音识别系统ღ✿，已经深度接入了京东的协同办公ღ✿、智能客服ღ✿、AI外呼ღ✿、语音搜索ღ✿、具身智能等多个核心业务线ღ✿。这些业务大家其实早就体验过ღ✿。

　　当初刚刚加入京东的时候ღ✿，技术小兵初雪只是参与着科技业务一些比较底层的小模块的开发调试ღ✿，比如语音活动检测ღ✿、VADღ✿、声纹日志ღ✿。

　　扎实的经历ღ✿，让初雪在短短几年中从小模块爬到了大项目——不仅在京东语音能力大项目中担任研发骨干ღ✿，还开始牵头组内一些新方向的探索和项目落地ღ✿。像智能外呼系统ღ✿、远场识别模型ღ✿、智能客服的语音前端能力ღ✿，他都参与了完整的方案设计与技术实现ღ✿。

　　这些应用ღ✿，在京东丰富的自有场景里迅速扎根ღ✿，成长为有成千上万用户ღ✿、身边朋友家人都会用到的产品ღ✿。这让初雪从初入行业的技术人才ღ✿，进化成熟稔产业应用的专家ღ✿。

　　他当初经由博士管培生项目招进京东ღ✿，项目机制成熟ღ✿：入职前半年打基础ღ✿，技术大佬+业务大佬直接指导ღ✿，解答技术问题的同时能够深入业务学习和建立认知ღ✿，接下来就会进入项目历练ღ✿，在能落地的技术实践中培养人才尊龙凯时新版APPღ✿，利用技术眼界创造更大的价值ღ✿。因为每个人都配备了导师ღ✿，每个人都有清晰的成长路径ღ✿。

　　京东在资源上也很支持ღ✿，“项目落地过程中ღ✿，只要你能把技术说清楚ღ✿、效果做出来ღ✿，公司就愿意投入ღ✿。京东是一家用产业价值衡量技术的企业ღ✿。”

　　当初选择加入京东ღ✿，除了项目机制成熟ღ✿，公司资源倾斜ღ✿，专业方向匹配（他本就是做语音识别方向的博士）ღ✿，还有很现实的考虑ღ✿：一是初雪是北方人ღ✿，在北方城市生活更习惯ღ✿；二是京东福利实在ღ✿，自己在北京落了户ღ✿，身边还有很多同事通过公司住房保障基金在北京买房安了家ღ✿。

　　初雪回忆道ღ✿，某年他所在团队揽下了做会议转写系统的任务ღ✿，但当时市面上已经有成熟产品了ღ✿，公司内部一直有声音主张直接对外采买ღ✿。但京东既坐拥丰富的产业数据ღ✿，又拥有大量的场景需求ღ✿。当时初雪就觉得ღ✿，如果这都做不过外部竞品尊龙凯时新版APPღ✿，那我们还有什么价值呢？

　　于是ღ✿，他和团队一路从底层模块开始优化ღ✿，从ASR（自动语音识别）ღ✿、说话人识别尊龙凯时人生就是搏ღ✿、VADღ✿，一直迭代到后处理文本修复ღ✿，花了几月时间反复打磨ღ✿。

　　接下来ღ✿，初雪进入了更多集团级项目的核心链路中ღ✿，“资源多ღ✿，场景也多ღ✿。”他开始站在京东更高的视野考量技术的价值ღ✿。

　　应用到京东的业务场景中ღ✿，咱们普通人最有感知的例子或许是京东智能外呼——电话那头听起来很自然ღ✿、反应灵活的拟人语音ღ✿，高效处理海量呼叫任务ღ✿，介绍最新产品ღ✿、活动ღ✿，还能理解客户需求ღ✿。

　　针对这个必须解决的问题ღ✿，初雪和团队专门收集了全国各地的大量样本ღ✿，还开发了针对性增强机制ღ✿，比如使用MoE来在不同方言分布之间做切换ღ✿，从而实现对口音更友好的模型泛化ღ✿。

　　除了这些ღ✿，他也在推动一些更“感知层”的创新方向ღ✿，比如通过分析语音中的情感ღ✿、语气波动ღ✿，判断用户的意图倾向是“犹豫偏正向”还是“犹豫偏负向”ღ✿。

　　你不能只看他说了什么ღ✿，还得听他说话的“感觉”ღ✿。 这些看似天马行空的技术ღ✿，对于外呼电话能否打动听众ღ✿、品牌能否真正有效触达消费者ღ✿，有着生死攸关的商业价值ღ✿。

　　目前ღ✿，这个方向还处在探索期ღ✿，但初雪相信未来一定会进入更多业务环节ღ✿，因为“这才是真正让AI听懂人话”ღ✿。

　　语音识别是个感知特别强的技术ღ✿，识别对了没什么人夸你ღ✿，识别错了ღ✿，用户第一时间就知道ღ✿。因为用户对人讲话太熟悉了ღ✿。最常用的技术应用ღ✿，也是最难做的ღ✿。我现在做的ღ✿，就是让错的地方越来越少ღ✿，让听不懂的情况越来越少尊龙凯时新版APPღ✿。让用户在无感知的情况下ღ✿，就能享受到技术的价值ღ✿。

　　长林ღ✿、星衍ღ✿、初雪三位技术人业务方向各不相同ღ✿，但聊天过程中ღ✿，他们不约而同地提到了同样的关键词ღ✿：

　　这种风格背后ღ✿，其实也离不开对人才的持续投入ღ✿。三位同学都提到ღ✿，自己在入职初期能快速上手ღ✿，很大程度得益于导师和前辈的“带一把”ღ✿。

　　不仅有专门的技术导师带着解决具体问题ღ✿，也有不少学长学姐ღ✿、业务负责人愿意一起拆需求ღ✿、跑现场ღ✿、推项目ღ✿。就像长林说的那样ღ✿，“你不是被扔进来自己摸索ღ✿，而是真的有人和你并肩一起走ღ✿。”

　　今年5月ღ✿，京东正式推出了TGT计划（Tech Genius Teamღ✿，顶尖青年技术天才计划）ღ✿，面向全球招募毕业两年内的硕博技术人才ღ✿，同时也向有算法竞赛或顶会论文等硬实力的优秀本科生开放ღ✿。

　　比如ღ✿，薪资不设上限ღ✿，真正以能力和潜力定薪ღ✿；又比如ღ✿，配套设立了“三导师制”ღ✿，技术导师指导科研突破ღ✿，业务导师帮你打通落地路径ღ✿，成长导师陪你梳理职业规划ღ✿；还有专属的场景资源与算力支持ღ✿，你做的每个算法实验ღ✿、每次模型迭代ღ✿，都有真实数据支撑ღ✿、真实问题反馈ღ✿。

　　在技术练兵这件事上ღ✿，京东天然有巨大的场景优势ღ✿。海量电商数据ღ✿、物流网络ღ✿、金融风控场景……这些构成了一个庞大ღ✿、完整ღ✿、真实的技术应用生态ღ✿。

　　就像星衍对我们说的ღ✿：“在京东ღ✿，不是等你研究好了再找应用场景ღ✿，而是边研究ღ✿、边落地ღ✿，心向星辰大海ღ✿，也踏实走好脚下的每一步ღ✿。”

　　此次我们接触的三位同学分属不同业务线ღ✿，参加工作后每天经历的挑战也各不相同ღ✿，但他们都在话语间透露出这样一个信息ღ✿：

　　说起来ღ✿，京东这三位同学都是屏幕前你我的同龄人ღ✿，要说有什么不同ღ✿，就是他们一路上坚定地选了那个自己更想尝试的方向ღ✿。

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