По данным NVIDIA Generative AI, европейские ритейлеры используют открытые модели и физический интеллект в различных областях — от платформы коммерции, снижающей затраты на вывод данных на 90%, до центра выполнения заказов, где симулируется сотрудничество различных роботизированных флотилий внутри цифрового двойника. Лидеры розничной торговли и технологические компании по всей Европе применяют ускоренные NVIDIA открытые и передовые модели для продвижения агентной коммерции, цифрового поиска продуктов и исследований в области розничной торговли. Shopify дообучает открытые модели, достигая точности на уровне передовых решений за небольшую долю стоимости. Инженеры компании используют библиотеку NVIDIA Megatron Bridge для более быстрого тонкого обучения и NVIDIA NeMo RL для обучения с подкреплением. Shopify дообучила модель NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning для подагента GraphQL, интегрированного в Sidekick, ИИ-помощника для торговцев. Этот подагент извлекает данные магазина для нескольких функций Sidekick, включая Sidekick Pulse, который исследует магазин торговца и рекомендует способы его улучшения. На внутреннем бенчмарке Shopify дообученная модель превосходит ведущую передовую модель по точности, снижая затраты на обслуживание на 90% и обеспечивая ответы в 7 раз быстрее. Кроме того, программное обеспечение оптимизации вывода NVIDIA CCluster vLLM помогло Shopify достичь производительности в 4,5 раза быстрее и до 12 раз меньших затрат на вывод данных в пяти дополнительных областях: обогащение каталогов, помощник для торговцев, симуляция покупок в электронной коммерции, классификация продуктовой таксономии и рекомендации для торговцев и покупателей. Zooplus, ведущий онлайн-ритейлер товаров для домашних животных в Европе, с помощью технологий Infosys и NVIDIA обновил свой стек поиска продуктов для эпохи агентного подхода. Прототип, готовый к производству, развернутый в среде Amazon Web Services (AWS) Zooplus, достиг 86% точности поиска, используя библиотеку NVIDIA Nemotron Retriever для семантического поиска и NVIDIA Blueprint для обогащения каталога розничной торговли для сгенерированных атрибутов продуктов, готовых к поиску. Результаты Photoroom от его развертывания с Vestiaire Collective, где его API редактирования изображений теперь стандартизирует каждое основное изображение, около 40 000 в день в 70 странах, на этапе размещения. Объявления, обработанные Photoroom, продавались с на 5% более высокой ликвидностью и получали на 3% до 7% больше уникальных просмотров на странице продукта. Конвейер работает на графических процессорах NVIDIA с TensorRT и Triton Inference Server, а NVIDIA Dynamo Snapshot может помочь пользователям быстро реагировать на всплески спроса. Omi запустила ProductDrop, рабочий процесс, который привязывает каждое сгенерированное изображение к утвержденному цифровому двойнику, позволяя брендам масштабировать креативный выход по всему каталогу без введения ошибок в продуктах. L’Oréal использует этот подход, сочетая цифровые двойники Omi с сгенерированными брендовыми окружениями в рамках своей программы CreAItech. Omi запускает генерацию 3D-активов TRELLIS на графических процессорах NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, ускоряя вывод данных в 10 раз и снижая задержку конвейера в 4 раза. Кроме того, L’Oréal ускоряет поиск лучших комбинаций ингредиентов, переходя от месяцев экспериментов к часам вычислительного скрининга с интеграцией NVIDIA ALCHEMI в свой исследовательский рабочий процесс. L’Oréal также тестирует этот подход с CurieOS, операционной системой Orbital Industries для науки и инженерии, используя OrbMol-v2, свою открытую модель молекулярного моделирования. Интегрированная с набором инструментов NVIDIA ALCHEMI и работающая на ускоренных вычислениях NVIDIA, OrbMol-v2 в пять раз быстрее, чем сопоставимые модели, и обеспечивает на 21% меньшую ошибку, чем следующая по качеству модель своего рода. Этот основанный на ИИ рабочий процесс позволяет исследователям выявлять наиболее перспективные комбинации ингредиентов для солюбилизации УФ-фильтров и оптимизации производительности перед тем, как перейти к лабораторным испытаниям. Mirakl, компания по разработке программного обеспечения для интеллектуальной коммерции, запускает открытые модели на графических процессорах NVIDIA как на своей инфраструктуре, так и через европейских облачных провайдеров, таких как Scaleway. Это позволяет сохранить технологическую независимость, избежать зависимости от поставщиков и обеспечить скорость и масштаб, которые ожидают их клиенты. Каталог Mirakl Transformer сочетает тонко настроенные открытые модели с собственными услугами и зарегистрировал более 70 миллионов продуктов, превращая запутанные данные поставщиков в точные и хорошо организованные каталоги. Физический интеллект позволяет обучение в симуляции. Физический ИИ NVIDIA, цифровые двойники и открытые модели помогают симулировать розничные среды, автоматизировать операции на складах и предоставлять виртуальные примерочные для европейских ритейлеров и модных брендов. Otto Group продвинула свою инициативу по автономным складам под человеческим контролем — созданную с Reply на библиотеках NVIDIA Omniverse и работающую на Google Cloud — до крупнейшего центра выполнения заказов группы в Хальденслебене, Германия. Новые возможности позволяют логистическим командам проектировать, тестировать и оптимизировать операции на складе полностью в симуляции до любой физической реализации. ALLSIDES запустила свою 3D Digital Twin Factory: автоматизированный конвейер, который преобразует физические объекты в SimReady 3D цифровые двойники за считанные минуты, захватывая субмиллиметровую геометрическую точность, измеренные физические свойства и полностью освещаемые материалы, которые сохраняют точность при любом освещении. Эти цифровые двойники служат основой для симуляции целых макетов магазинов в 3D, а также для надежного отслеживания продуктов на протяжении всего покупательского пути и на кассе, независимо от окружающего света. Платформа, работающая на NVIDIA CUDA, OptiX и TensorRT, уже обслуживает такие бренды, как adidas, Amazon, Nike, Zalando и Zara. CATCHES достигла производственных результатов от развертывания RealFit с AMIRI, увеличив конверсию на 55%, добавление в корзину на 80% и валовые продажи на 56%, все это после сезонной корректировки по сравнению с аналогичными стилями. Компания запустила PredictiveFit, расширяющий физически основанную виртуальную примерочную для ритейлеров, а также CASI, личного модного агента, который совершает покупки, стилизует и подбирает размеры для клиентов через WhatsApp, используя открытые модели веса, включая NVIDIA Nemotron 3, созданные на NVIDIA Omniverse и Newton Physics Engine. На GTC Berlin Nebius демонстрирует три NVIDIA Blueprints для розничной торговли, все доступны на раннем доступе и работающие на инфраструктуре Nebius, ускоренной NVIDIA: Agent Harness для повышения продуктивности сотрудников: агентный помощник, который объединяет планирование, управление задачами, оповещения об инвентаризации и операционные инсайты для менеджеров магазинов. Симуляция и оптимизация инвентаризации: схема, которая может помочь ритейлерам сократить излишки и нехватку запасов, моделируя сценарии спроса, тестируя стратегии пополнения и оптимизируя уровни запасов до того, как пользователи должны будут принять решение в реальном мире. Цикл самосовершенствования агентного тонкого обучения: самоулучшающийся цикл, который использует агентные рабочие процессы для непрерывной генерации данных для обучения, тонкой настройки открытых моделей и обратной связи о реальной производительности для следующего цикла обучения. Запросите ранний доступ к схемам и узнайте больше о технологиях NVIDIA для розничной торговли и потребительских упаковочных товаров. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.