JD的Oxygen AI Item Center通过"先语义检索、再判别"的架构管理着数百亿级别的SKU,其中可单独更新的本体知识库让模型只需核对商品与本体的匹配情况,从而在本体不断演化的同时降低了任务复杂度和幻觉风险,且无需重新训练模型。

JD介绍了其Oxygen AIIC系统,该系统在Huawei Ascend NPU上每天处理数亿次商品更新,做法是将本体知识外部化以供检索,并让模型只负责判别匹配结果,从而避免了随着品类演变而产生的高昂重训练成本。 ✦ AI 生成 · 平台预翻

JD (Oxygen AIIC research paper) · Import AI · 2026-07-06 · English original →

在语义检索阶段,动态演化的本体被外部化为一个独立的本体知识库,从而实现本体的持续更新而无需重新训练模型。在判别阶段,模型只需判断商品是否与检索到的本体条目相匹配。这种设计大幅降低了任务复杂度,减轻了模型幻觉,并增强了对本体演化的泛化能力。

In the semantic search stage, the dynamically evolving ontology is externalized as a separate ontology knowledge base, enabling continuous ontology updates without model retraining. In the discrimination stage, the model only determines whether the item matches the retrieved ontology entries. This formulation substantially reduces task complexity, mitigates model hallucination, and enhances generalization to ontology evolution.

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