电商多模态大模型产品系统

电商平台商家在发布商品时，手动填写参数和审核内容的效率极低，单品上新耗时约 3 小时 。本项目首创商品全自动 AI 发布系统，商家仅需提供链接或图片，系统即可通过多模态大模型自动识别并填写信息，同时解决图文合规性审核问题，显著降低人力成本并提升上新时效 。

多模态 AI 发品：基于微调的 10+ 多模态模型，通过链接或以图识别，自动填充 80% 的商品属性 。内容合规性审核：利用多模态模型进行图文一致性与合规性拦截，机审精度达 95% 。模型优化引擎：应用 SFT、RLHF 技术及数据飞轮、模型蒸馏等手段，不断提升大模型在电商领域的表现 。自动化治理平台：涵盖拦截、提醒、存量回扫全流程，确保在架商品信息准确 。

我主导了多模态大模型（如 Qwen-VL、DeepSeek 等）的微调与优化策略落地 ；负责 50+ 个多模态审核模型的迭代，将单品上新时长由 3h 缩短至 1h ；实现了机审占比 80% 以上，并成功将商家渗透率提升至 70% 。我作为项目负责人，该项目也获得了公司最佳项目奖。包括翻译平台项目。