课程简介

深度推理的兴趣建模不单是简单的标签升级，而是对企业用户理解能力的一次质变。将用户从数据点还原为有动机、有情感、有场景的鲜活个体。这种深度的用户认知能力，是企业在个性化时代构建核心竞争力的关键基础设施，可以直接驱动收入增长、成本优化、产品创新、客户忠诚度提升和战略决策的精准性，最终为企业创造巨大的、可持续的商业价值。能否有效构建和应用这种能力，将成为区分行业引领与跟随的重要分水岭。

伴随大模型广泛渗透到电商业务各类场景，如搜广推业务，各类Agent对话场景等。利用大模型推理精准的用户画像，提升业务的效果是目前非常热门的研究方向之一。针对传统建模存在的长尾兴趣丢失，跨域兴趣割裂和周期性建模不精准的问题，提出基于动态推理链生成方法，应用到广告智能圈和召回排序场景有明显提升。

本次分享将深度探讨特征提取层细化、画像构建方法、推理优化技术等建模关键内容，并针对工程化落地与算法复杂度中的Trade-Off角度给予与会者专业的落地参考，帮助企业发挥更智能与个性、高效的模型能力。

课程收益

1、帮助学员掌握LLM在搜广推长序列建模中的核心应用场景与技术突破；

2、帮助学员精通跨域建模的落地方法论，实现多场景数据与模型的高效协同；

3、帮助学员构建企业级统一建模语言，驱动搜广推技术栈的智能化重构

受众人群

推荐系统算法工程师、广告投放优化师（算法方向）、用户增长与画像分析师、搜索与NLP算法研究员、跨域营销策略师、大模型应用架构师、数据科学与AI产品经理以及其他对模型推理感兴趣的人员

课程周期

 0.5天（3H）

课程大纲

1、传统长序列建模的方案以及遇到若干问题

比如：长尾兴趣丢失、跨域兴趣割裂等，大模型提供了另一种方案思路。

2、分享动态跨域推理链技术方案

1）特征提取层细化，画像构建方法，推理优化技术

2）构建高性能推理链设计和领域微调，TOB/C端方案落地应用场景实践。

3、分享工程、算法联合优化落地实践

1）应用落地中做了哪些联合优化，实现工程和算法的tradeoff，从而拿到线上收益

4、未来挑战和展望

5、QA