为什么 DoorDash、Instacart 和 Uber Eats 用三种不同方式把 LLM 接入搜索
DoorDash、Instacart 和 Uber Eats 都围绕 LLM 重建了搜索,但架构差异明显:DoorDash 用 LLM 离线丰富知识图谱、运行时保持经典检索,Instacart 用 LLM 做查询理解并以微调 Llama-3-8B 处理长尾查询,Uber Eats 把微调 Qwen 作为双塔检索的嵌入骨干。
blog.bytebytego.com · 网站与博客
DoorDash、Instacart 和 Uber Eats 都围绕 LLM 重建了搜索,但架构差异明显:DoorDash 用 LLM 离线丰富知识图谱、运行时保持经典检索,Instacart 用 LLM 做查询理解并以微调 Llama-3-8B 处理长尾查询,Uber Eats 把微调 Qwen 作为双塔检索的嵌入骨干。
ByteByteGo 与 NVIDIA 应用深度学习研究副总裁 Bryan Catanzaro 对谈,介绍 NVIDIA 覆盖语言推理、物理世界、机器人、自动驾驶、生物与气候的开源模型家族,包括 Nemotron、Cosmos、Isaac GR00T、Alpamayo、BioNeMo 和 Earth-2。
ByteByteGo 汇总 Anthropic、Cognition、Intercom 等团队的经验,总结出在生产环境构建 AI 智能体的最佳实践,分为控制上下文、把握控制流、外部化状态和收窄范围四个方向。
Roblox 正在推进混合架构 Roblox Reality,用游戏引擎维护世界状态、视频世界模型 Super Upsampler 负责照片级渲染。视频模型仍处于实验室阶段,早期版本预计今年晚些或明年初推出,先做到 2K 60fps,4K 是更长期目标。
MCP 负责智能体与工具的通信,A2A 负责智能体之间的通信,已被合并进 A2A 的 ACP 则采用 REST-first 方案。A2A 中智能体通过发布在固定 URL 的 Agent Card 发现同伴并委派任务,任务中途需补充输入时进入 input-required 状态回环。生产环境中 MCP 与 A2A 互补:MCP 管工具访问,A2A 管智能体通信。
Airbnb、Booking.com 和 Expedia 正用 AI 处理旅行客服,但自动化主要覆盖查询和常规变更,纠纷类案件仍需人工裁决。Airbnb 侧重自主解决退改,Booking 专注复杂案件的人工交接,Expedia 则投入超 30 种语言的摘要实现规模化分流。系统核心在于意图识别、状态追踪、动作层与置信度阈值,阈值高低直接决定自动放行量与人工资讯量。