Shopify 后训练开源模型精度超前沿模型，推理成本降 90%

NVIDIA Blog · rss · 2026-10-22

NVIDIA 盘点欧洲零售业基于开源模型与物理 AI 的落地成果：

Shopify：用 Megatron Bridge 微调 + NeMo RL 强化学习后训练 Nemotron 3.5 Lightning，作为 Sidekick 助手的 GraphQL 子代理；内部基准上精度超过某前沿闭源模型，服务成本降 90%、响应快 7 倍；另在五个场景用 vLLM 优化实现 4.5 倍提速、推理成本最高降 12 倍。
Zooplus 与 Infosys 重建商品发现栈，语义搜索准确率 86%；Photoroom 为 Vestiaire Collective 每天标准化约 4 万张主图，上架商品流动性提升 5%；Omi 的 ProductDrop 用数字孪生锚定生成图片，L'Oréal 采用并在 ALCHEMI 加持下把成分组合筛选从数月缩到数小时。
物理 AI：Otto Group 在德国最大履约中心推进数字孪生仓储仿真；ALLSIDES 推出亚毫米精度 3D 数字孪生工厂，服务 adidas、Nike、Zara 等；CATCHES 虚拟试穿让转化率提升 55%、加购提升 80%。

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