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值得买消费大模型
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消费提振与科技创新共振 值得买“全面AI”战略助力业务高质量发展
全景网· 2025-12-15 20:24
2025年,国家持续深化提振消费专项行动,通过《提振消费专项行动方案》释放政策红利。方案明确安 排3000亿元超长期特别国债支持消费品以旧换新,将补贴范围扩展至手机、平板等数码产品。国家统计 局数据显示,1-11月社会消费品零售总额同比增长4%至456067亿元;全国网上零售额144582亿元,同 比增长9.1%。其中,实物商品网上零售额118193亿元,增长5.7%,占社会消费品零售总额的比重为 25.9%。政策特别提出促进"人工智能+消费"融合,推动自动驾驶、智能穿戴等新技术应用,为消费市 场注入科技动能。 值得买紧抓政策机遇,其"全面AI战略"与国家政策导向深度契合。公司自主研发的"值得买消费大模 型"基于130亿参数基座与300G消费领域语料训练,通过"AIUC引擎"实现内容精准理解、"AIGC引擎"完 成高质量内容生成、"AGENT引擎"进行任务调度,构建起"1个大模型+2个数据库+3个引擎+4类应用"的 AI产品矩阵,实现从内容理解到决策辅助的全链路智能化。 可以肯定地说,依托十余年积累的10亿+商品数据与120亿+消费内容库,值得买构建起了AI技术落地的 坚实数据底座;与此同时,内部管理上,AI ...
值得买:“全面AI”战略 产品矩阵涵盖“1个大模型、2个数据库、3个引擎、4类应用”
全景网· 2025-05-10 11:27
公司AI战略布局 - 2024年公司正式实施"全面AI"战略 围绕消费内容、智能营销和消费数据推进业务发展 构建底层AI技术能力并探索智能购物原生应用 [1] - 公司发布AI产品矩阵 包含1个大模型(值得买消费大模型)、2个数据库(商品库10亿条数据)、3个引擎(AIUC/AIGC/Agent)、4类应用解决方案 [2] - 通过独立AI事业部推进技术融合 大模型历经1.2亿轮迭代训练 使用300G消费数据语料 数据库向第三方开放数据服务 [2] 业务降本增效成果 - AIGC技术提升"什么值得买"内容生产效率 2024年内容发布量达3404.19万 同比增长19.31% 降低单篇内容成本 [3] - AIUC引擎使原创内容审核时间缩短75% 人工审核量减少57% 同时提升用户满意度 [4] - 各业务部门采用"岗位+AI"模式 在内容审核、市场分析等环节提升运营效率 [4] 生态合作进展 - 与6家通用大模型公司(月之暗面、智谱华章等)及4家智能终端产品(华为小艺、理想汽车等)达成合作 提供脱敏消费数据 [5] - 智能体"小值"入驻元宝、豆包等平台 以Agent形式提供消费决策建议 [5] - 通过API接口支持第三方AI应用 构建协作共赢的AI生态 优化消费决策体验 [4][5]
2024年研发投入增长超10%,AI能成为值得买下一个增长引擎吗?
每日经济新闻· 2025-04-29 18:54
财务表现 - 2024年公司营收达15.18亿元,同比增长4.55%,归母净利润7524万元,同比增长0.62%,扣非归母净利润7182万元,同比增长13.93% [1][2] - 信息推广收入为最大细分收入,达6.72亿元,占总营收46.59%,互联网效果营销平台收入和运营服务费收入分别为3.85亿元和3.27亿元 [2] - 研发投入1.82亿元,同比增长10.52%,占营业总收入11.96% [1][7] AI战略与产品矩阵 - 构建"1个大模型、2个数据库、3个引擎、4类应用"的AI产品矩阵,其中大模型基于300G消费数据语料训练,迭代1.2亿轮 [3] - 2024年12月第三方大模型API调用量达399.97亿词元,环比增长27.35% [1] - AI购物助手"小值"上线后调用量持续攀升,"双11"期间服务量较"618"增长40.1% [5][7] 核心平台运营数据 - "什么值得买"2024年完成订单量1.95亿单,总GMV达193亿元,家用电器、电脑数码等品类订单量领先 [2] - 平台注册用户数达3035万人,同比增长5.03%,移动客户端激活量7759万次,同比增长8.05% [3] - 内容发布量3404万,同比增长19.31%,其中AI贡献内容1501万,占比44.10%,同比增长43.51% [4] 技术应用与效率提升 - AIUC引擎使原创内容审核时间缩短75%,人工审核量降低57% [5] - 推出"什么值得买GEN2",基于AI实现个性化消费内容推荐 [4] - 与月之暗面、华为小艺助手等多家企业合作,提供脱敏消费数据支持AI应用开发 [7] 行业趋势与公司定位 - 消费信息获取渠道从传统搜索转向大模型,公司定位为AI时代消费决策"第一服务商" [2][5] - 电商行业AI转型加速,公司通过数据和技术投入强化竞争优势 [6][7]