في 22 أكتوبر، عرضت NVIDIA مشروعات أوروبية للذكاء الاصطناعي في تجارة التجزئة تشمل تكاليف تشغيل النماذج، واكتشاف المنتجات، وتخطيط المستودعات. وأظهر اختبار Shopify الداخلي انخفاضًا بنسبة 90% في تكاليف تشغيل نموذج مخصص، فيما وسّعت مجموعة Otto مبادرتها لمحاكاة المستودعات لتشمل أكبر مركز للوفاء بالطلبات لديها في ألمانيا.
أبرز النقاط
- أفادت Shopify بتحقيق دقة أعلى، وتكاليف تشغيل أقل بنسبة 90%، واستجابات أسرع بسبعة أضعاف لنموذج خضع لتدريب لاحق، وفق اختبارها الداخلي.
- تتراوح تطبيقات تجارة التجزئة بين نموذج أولي للبحث لدى Zooplus وتحرير الصور المُطبّق وتجربة الملابس افتراضيًا القائمة على الفيزياء.
- وسّعت مجموعة Otto قدرات محاكاة المستودعات، فيما لا تزال ثلاثة مخططات مرجعية لتجارة التجزئة من NVIDIA متاحة مبكرًا.
جدول المحتويات
- الذكاء الاصطناعي في تجارة التجزئة الأوروبية يوظّف النماذج المخصصة
- البحث وصور المنتجات يعكسان مراحل مختلفة من التطبيق
- معالجة الكتالوجات وأبحاث المكونات توسّعان نطاق التبني
- المحاكاة تصل إلى المستودعات وتجربة الملابس افتراضيًا
- ثلاثة مخططات مرجعية لتجارة التجزئة لا تزال متاحة مبكرًا
الذكاء الاصطناعي في تجارة التجزئة الأوروبية يوظّف النماذج المخصصة
تتمحور نتائج Shopify حول وكيل فرعي لـ GraphQL ضمن Sidekick، مساعد الذكاء الاصطناعي المخصص للتجار. وقد أجرت الشركة تدريبًا لاحقًا على NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning باستخدام أدوات تشمل Megatron Bridge وNeMo RL. ويسترجع الوكيل الفرعي بيانات المتاجر لميزات مثل Sidekick Pulse، التي تبحث في أعمال التاجر وتقترح تحسينات.
قالت NVIDIA إن النموذج المخصص تفوق على نموذج رائد غير محدد من نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة في الدقة، وخفّض تكاليف التشغيل بنسبة 90%، وقدّم استجابات أسرع بسبعة أضعاف، وفق اختبار Shopify الداخلي. وتنطبق هذه النتائج على الاختبار، ولا تثبت مستوى الأداء في جميع مهام التجار.
وبشكل منفصل، ساعدت برمجيات تحسين الاستدلال vLLM من NVIDIA CCluster شركة Shopify على تحقيق أداء أسرع بمقدار 4.5 أضعاف، وخفض تكاليف الاستدلال بما يصل إلى 12 ضعفًا، عبر خمسة استخدامات أخرى: إثراء الكتالوجات، ومساعدة التجار، ومحاكاة التسوق، وتصنيف المنتجات، والتوصيات.
البحث وصور المنتجات يعكسان مراحل مختلفة من التطبيق
عملت Zooplus مع Infosys وتقنيات NVIDIA لإعادة بناء تجربة اكتشاف المنتجات. وحقق نموذج أولي جاهز للإنتاج، جرى نشره ضمن بيئة Amazon Web Services التابعة لمتجر مستلزمات الحيوانات الأليفة، دقة بحث بلغت 86%. ويستخدم مكتبة Nemotron Retriever للبحث الدلالي ومخطط إثراء كتالوجات التجزئة من NVIDIA لإنشاء سمات قابلة للبحث للمنتجات.
في Vestiaire Collective، تعمل واجهة Image Editing API من Photoroom الآن على توحيد الصور الرئيسية لجميع إعلانات المنتجات، إذ تعالج نحو 40,000 صورة يوميًا في 70 دولة. وأفادت NVIDIA بأن الإعلانات التي خضعت للمعالجة سجلت معدل سيولة أعلى بنسبة 5%، وعدد مشاهدات فريدة لصفحات المنتجات أكبر بنسبة تتراوح بين 3% و7%. ويعمل المسار على وحدات NVIDIA GPU باستخدام TensorRT وTriton Inference Server.
أطلقت Omi خدمة ProductDrop لربط الصور المُنشأة بنسخ رقمية معتمدة، وتفادي أخطاء المنتجات عبر الكتالوجات. وتستخدم L’Oréal هذا النهج في برنامجها CreAItech. ويعمل توليد الأصول ثلاثية الأبعاد TRELLIS من Omi على وحدات GPU من طراز RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition، مع الإبلاغ عن استدلال أسرع بعشرة أضعاف وانخفاض زمن تأخر المسار إلى الربع.
معالجة الكتالوجات وأبحاث المكونات توسّعان نطاق التبني
أدرجت أداة Catalog Transformer من Mirakl أكثر من 70 مليون منتج، مستعينةً بنماذج مفتوحة مضبوطة بدقة إلى جانب خدمات مملوكة لتنظيم بيانات الموردين. وتشغّل Mirakl النماذج على وحدات NVIDIA GPU ضمن بنيتها التحتية الخاصة، وكذلك عبر مزودي الخدمات السحابية الأوروبيين مثل Scaleway.
كما تدمج L’Oréal أداة NVIDIA ALCHEMI في أبحاث المكونات، مع الإبلاغ عن تحول المدة من أشهر من التجارب إلى ساعات من الفحص الحاسوبي. وتختبر الشركة نهجًا ذا صلة عبر CurieOS التابعة لـ Orbital Industries، باستخدام نموذج محاكاة الجزيئات مفتوح المصدر OrbMol-v2.
ويُقال إن OrbMol-v2، المدمج مع مجموعة أدوات ALCHEMI Toolkit، يعمل أسرع بخمسة أضعاف من النماذج المماثلة، مع خطأ أقل بنسبة 21% من ثاني أفضل نموذج من نوعه. ويحدد سير العمل تركيبات واعدة من المكونات لإذابة مرشحات الأشعة فوق البنفسجية قبل الاختبارات المخبرية.
المحاكاة تصل إلى المستودعات وتجربة الملابس افتراضيًا
وسّعت مجموعة Otto مبادرتها للمستودعات المستقلة الخاضعة لإشراف بشري لتشمل أكبر مركز للوفاء بالطلبات لديها في هالدنسليبن بألمانيا. وقد طوّرت Reply النظام باستخدام مكتبات NVIDIA Omniverse، ويعمل على Google Cloud، بما يتيح لفرق الخدمات اللوجستية تصميم العمليات واختبارها وتحسينها بالمحاكاة قبل تنفيذها فعليًا.
أطلقت ALLSIDES مصنعًا آليًا للتوائم الرقمية ثلاثية الأبعاد يحوّل الأجسام المادية إلى أصول جاهزة للمحاكاة خلال دقائق. وتذكر الشركة أن دقة الأشكال الهندسية تقل عن المليمتر، مع قياس الخصائص الفيزيائية وإمكانية إعادة إضاءة المواد. وتخدم منصتها بالفعل علامات تجارية تشمل adidas وAmazon وNike وZalando وZara.
وفي مجال تجربة الملابس افتراضيًا، أفادت CATCHES بأن تطبيق RealFit لديها مع AMIRI رفع التحويل بنسبة 55%، والنشاط المتعلق بإضافة المنتجات إلى سلة التسوق بنسبة 80%، وإجمالي المبيعات بنسبة 56%، بعد التعديل الموسمي ومقارنة الأنماط المتطابقة. كما أطلقت CATCHES خدمة PredictiveFit لتجار التجزئة وCASI، وهو وكيل أزياء عبر WhatsApp للتسوق والتنسيق وتحديد المقاسات.
ثلاثة مخططات مرجعية لتجارة التجزئة لا تزال متاحة مبكرًا
تستعرض Nebius في GTC Berlin ثلاثة مخططات مرجعية لتجارة التجزئة من NVIDIA تعمل على بنيتها التحتية. وجميعها متاحة ضمن مرحلة الوصول المبكر، ولم توصف بأنها منتجات متاحة عمومًا.
يجمع Agent Harness for Employee Productivity بين الجدولة وإدارة المهام وتنبيهات المخزون والرؤى التشغيلية. أما Inventory Simulation and Optimization فينمذج الطلب واستراتيجيات إعادة التوريد قبل الالتزام بها في العالم الفعلي. ويربط Agentic Finetuning Flywheel بين إنشاء بيانات التدريب والضبط الدقيق للنماذج مفتوحة المصدر وملاحظات الأداء في العالم الفعلي.
اقرأ المزيد من الأخبار
إخلاء المسؤولية
تقدم هذه المقالة من FinanceVelix معلومات عامة، ولا تشكل نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية أو ضريبية مخصصة. قد تتغير أسعار السوق وأسعار الفائدة والظروف الاقتصادية؛ وتنطوي الاستثمارات على مخاطر الخسارة. وتعكس الوقائع المواد المتاحة عند النشر وقد تتغير. يُرجى التحقق بشكل مستقل من المعلومات المهمة واستشارة مختص مؤهل عند الحاجة. ولا يُعد ذكر أي أصل أو شركة أو خدمة تأييدًا لها.
