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亚马逊的ProjectPIAI在发货前查找产品缺陷

时间:2024-06-04 10:28:24 来源:
导读 亚马逊的ProjectPI,即私人调查员项目,将生成式人工智能和计算机视觉相结合,在将商品发送给客户之前查看商品损坏情况或确定商品颜色或尺...

亚马逊的ProjectPI,即“私人调查员”项目,将生成式人工智能和计算机视觉相结合,在将商品发送给客户之前“查看”商品损坏情况或确定商品颜色或尺寸是否错误。

其工作原理是,产品在运送给客户的过程中要经过一个扫描通道。计算机视觉程序(一种查看图像并理解其中内容的人工智能)会检查是否有损坏。如果发现问题,则隔离该物品,同时系统会评估缺陷并确定类似物品是否存在问题,以找出根本原因。

据亚马逊称,ProjectPI已在“多个”北美仓库投入使用,并将在全年扩展到更多站点。去年,亚马逊推出了一个不同的系统,该系统标记经常退货的商品,以突出显示在客户实际点击订购按钮之前容易出现问题的商品。这一切都凸显了避免可能“噩梦般”的退货流程对客户、亚马逊和环境在减少碳排放方面都有好处。

该公司表示,亚马逊的人工员工会审查ProjectPI标记的物品,以便决定是否在亚马逊的SecondChance转售网站上以折扣价出售或捐赠到其他地方。

亚马逊还在努力引入多模态大型语言模型,以调查客户对收到的商品不满意的原因。该人工智能工具会查看客户在反馈中说了什么,然后扫描来自ProjectPI和其他数据源的图像,试图找出问题所在。亚马逊表示,这项技术可能会对其他卖家有所帮助,这样他们就会知道他们是否不小心贴错了商品标签。

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