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Ergebnisse für “E‑Commerce”
Forschung

<h1>Multi-Agent-Training verbessert Produktforschung im E‑Commerce</h1> <p>Large Language Model (LLM)-basierte Agenten zeigen großes Potenzial für die konversationelle Einkaufsunterstützung, doch bisherige Systeme fehlen oft die nötige Tiefe und Kontextbreite, um komplexe Produktrecherchen durchzuführen. Gleichzeitig liefert das Deep‑Research-Paradigma zwar umfangreiche Informationen für die Websuche, stößt aber bei der Übertragung auf den E‑Commerce-Bereich auf erhebliche Lücken.</p> <p>Mit dem neuen Ansat

arXiv – cs.AI
Forschung

<p>LLMs verbessern Lieferketten: 86 % Genauigkeit bei Routenbewertung</p> <p>Der indische E‑Commerce-Markt wächst rasant, wobei die Zustellung am letzten Meilenanteil fast die Hälfte der Betriebskosten ausmacht. Traditionelle Fahrzeug-Routing-Algorithmen (VRP) stoßen in der Praxis an ihre Grenzen, weil Adressen unstrukturiert sind, Karten unvollständig bleiben und die Distanzschätzung rechenintensiv ist.</p> <p>Eine neue Studie schlägt ein innovatives Framework vor, das große Sprachmodelle (LLMs) nutzt, um

arXiv – cs.AI