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得物利用大模型技术优化搜索相关性,解决传统BERT模型标注成本高、迭代慢、泛化差的问题。通过二阶段流程和R1慢思考机制,大模型准确率提升至86.67%,中长尾场景表现显著改善。线上测试显示,badcase率下降5.39%,节约百万级标注成本。未来将探索生成式排序和logits蒸馏,持续提升搜索精准度。
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