Pe 22 octombrie, NVIDIA a prezentat proiecte europene de AI în retail, care vizează costurile de servire a modelelor, descoperirea produselor și planificarea depozitelor. Un benchmark intern al Shopify a indicat o reducere de 90% a costurilor de servire pentru un model personalizat, în timp ce Otto Group și-a extins inițiativa de simulare a depozitelor la cel mai mare centru de procesare a comenzilor al companiei din Germania.

Concluzii principale

  • Shopify a raportat o precizie mai mare, costuri de servire cu 90% mai mici și răspunsuri de șapte ori mai rapide pentru un model post-antrenat, în cadrul benchmarkului său intern.
  • Aplicațiile din retail variază de la un prototip de căutare pentru Zooplus până la editarea imaginilor implementată și probe virtuale bazate pe fizică.
  • Otto Group și-a extins capabilitățile de simulare a depozitelor, în timp ce trei blueprinturi NVIDIA pentru retail sunt încă în acces timpuriu.

Cuprins

AI în retailul european pune la lucru modelele personalizate

Rezultatele Shopify se concentrează pe un subagent GraphQL din Sidekick, asistentul său AI pentru comercianți. Compania a post-antrenat NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning folosind instrumente precum Megatron Bridge și NeMo RL. Subagentul preia datele magazinului pentru funcții precum Sidekick Pulse, care analizează activitatea unui comerciant și recomandă îmbunătățiri.

În benchmarkul intern al Shopify, modelul personalizat a depășit un model de frontieră de top, al cărui nume nu a fost dezvăluit, în privința preciziei, a redus costurile de servire cu 90% și a oferit răspunsuri de șapte ori mai rapid, a declarat NVIDIA. Aceste rezultate se aplică benchmarkului și nu stabilesc performanța pentru toate sarcinile comercianților.

Separat, software-ul de optimizare a inferenței vLLM NVIDIA CCluster a ajutat Shopify să obțină o performanță de 4,5 ori mai rapidă și costuri de inferență cu până la 12 ori mai mici în alte cinci utilizări: îmbogățirea cataloagelor, asistență pentru comercianți, simularea cumpărăturilor, clasificarea produselor și recomandări.

Căutarea și imaginile produselor se află în stadii diferite de implementare

Zooplus a colaborat cu Infosys și a folosit tehnologii NVIDIA pentru a reconstrui procesul de descoperire a produselor. Un prototip gata de producție, implementat în mediul Amazon Web Services al retailerului de produse pentru animale, a atins o precizie a căutării de 86%. Acesta folosește biblioteca Nemotron Retriever pentru căutare semantică și blueprintul NVIDIA de îmbogățire a cataloagelor de retail pentru a genera atribute de produs care pot fi căutate.

La Vestiaire Collective, Image Editing API de la Photoroom standardizează acum fiecare imagine principală din anunțuri, procesând aproximativ 40.000 pe zi în 70 de țări. NVIDIA a raportat că anunțurile procesate au avut o rată de lichiditate cu 5% mai mare și cu 3% până la 7% mai multe vizualizări unice ale paginilor de produs. Fluxul de procesare rulează pe GPU-uri NVIDIA, folosind TensorRT și Triton Inference Server.

Omi a lansat ProductDrop pentru a asocia imaginile generate cu gemeni digitali aprobați și a evita erorile de produs în cataloage. L’Oréal folosește această abordare în programul său CreAItech. Generarea de active 3D TRELLIS de la Omi rulează pe GPU-uri RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, oferind, potrivit companiei, o inferență de zece ori mai rapidă și o reducere de patru ori a latenței fluxului de procesare.

Procesarea cataloagelor și cercetarea ingredientelor extind adoptarea

Catalog Transformer de la Mirakl a integrat peste 70 de milioane de produse, combinând modele open-source ajustate fin cu servicii proprietare pentru organizarea datelor furnizorilor. Mirakl rulează modelele pe GPU-uri NVIDIA în propria infrastructură și prin furnizori europeni de servicii cloud, precum Scaleway.

L’Oréal integrează, de asemenea, NVIDIA ALCHEMI în cercetarea ingredientelor, trecând, potrivit companiei, de la luni de experimentare la ore de analiză computațională. Compania testează o abordare conexă prin CurieOS de la Orbital Industries, utilizând modelul open-source de simulare moleculară OrbMol-v2.

Integrat cu ALCHEMI Toolkit, OrbMol-v2 ar rula de cinci ori mai repede decât modele comparabile, cu o eroare cu 21% mai mică decât următorul cel mai performant model de acest tip. Fluxul de lucru identifică combinații promițătoare de ingrediente pentru solubilizarea filtrelor UV înainte de testarea în laborator.

Simularea ajunge în depozite și la probele virtuale

Otto Group a extins inițiativa sa pentru depozite autonome supravegheate de oameni la cel mai mare centru de procesare a comenzilor al companiei, din Haldensleben, Germania. Construit împreună cu Reply, folosind bibliotecile NVIDIA Omniverse și rulând pe Google Cloud, sistemul permite echipelor logistice să proiecteze, să testeze și să optimizeze operațiunile în simulare înainte de implementarea fizică.

ALLSIDES a lansat o fabrică automatizată de gemeni digitali 3D, care transformă obiectele fizice în active pregătite pentru simulare în câteva minute. Compania raportează o precizie geometrică submilimetrică, proprietăți fizice măsurate și materiale cu iluminare reglabilă. Platforma deservește deja mărci precum adidas, Amazon, Nike, Zalando și Zara.

În domeniul probelor virtuale, CATCHES a raportat că implementarea RealFit împreună cu AMIRI a crescut rata de conversie cu 55%, activitatea de adăugare în coș cu 80% și vânzările brute cu 56%, după ajustarea sezonieră și compararea unor articole similare. CATCHES a lansat și PredictiveFit pentru retaileri și CASI, un agent de modă pe WhatsApp pentru cumpărături, recomandări de stil și alegerea mărimilor.

Trei blueprinturi pentru retail sunt încă în acces timpuriu

La GTC Berlin, Nebius prezintă trei blueprinturi NVIDIA pentru retail, care rulează pe infrastructura sa. Toate sunt disponibile în acces timpuriu și nu sunt descrise drept produse disponibile publicului larg.

Agent Harness for Employee Productivity reunește programarea, gestionarea sarcinilor, alertele de inventar și informațiile operaționale. Inventory Simulation and Optimization modelează cererea și strategiile de reaprovizionare înainte de asumarea unor angajamente în lumea reală. Agentic Finetuning Flywheel conectează generarea datelor de antrenare, ajustarea fină a modelelor open-source și feedbackul privind performanța în condiții reale.

Citește mai multe știri

Mai multe știri FinanceVelix

Declinare a responsabilității

Acest articol FinanceVelix oferă informații generale, nu consultanță financiară, de investiții, juridică sau fiscală personalizată. Prețurile de piață, ratele dobânzilor și condițiile economice se pot schimba; investițiile implică riscul unor pierderi. Informațiile reflectă materialele disponibile la momentul publicării și se pot modifica. Verificați independent informațiile importante și consultați un profesionist calificat atunci când este necesar. Menționarea unui activ, a unei companii sau a unui serviciu nu constituie o recomandare.