近年来，随着人工智能技术的快速发展，智能推荐和广告投放领域迎来了重大变革。在电商生态背景下，精准洞察消费者需求和提升广告投放效率成为产业竞争的核心。阿里妈妈，作为阿里巴巴集团旗下领先的大数据营销平台，凭借持续的技术创新力量，近日在首届国际通用人工智能大会TongAI上发布了其LMA2广告大模型系列中的“URM通用召回大模型”，这一革新进展不仅刷新了智能广告技术的行业高度，也为电商广告的智能化转型注入了强大推动力。
URM（Universal Recommendation Model）通用召回大模型的核心目标是全面提升广告推荐的精准性与效率。通过深度学习技术和海量电商数据分析，URM将世界知识大模型与电商领域专业知识有机融合，实现知识的有效对齐和深度融合。与传统推荐模型相比，URM依托对用户行为、购物兴趣、消费偏好等多维度大数据的全面建模，能精准预测消费者潜在的购物需求，显著提升广告的投资回报率（ROI）和用户购物体验，成为电商广告智能化转型的新引擎。
从技术层面来看，URM大模型采用了先进的生成式推荐技术（AIGR），实现了推荐召回环节的质变升级。模型通过多模态数据融合及post-training（后期训练）策略，既保留了大语言模型（LLM）在通用知识上的优势，又深度注入了电商领域的专家知识，使其在理解用户意图、识别商品属性和挖掘潜在需求方面表现出色。精准召回合适商品不仅提升了广告点击率，更增强了用户对品牌的信任感和粘性，形成商家与消费者的共赢局面。这种融合策略不仅突破了传统推荐模型的局限，也为智能广告技术树立了新的标杆。
URM大模型的发布还推动了购物体验的全面升级。过去传统广告推荐常因信息匹配不到位或用户画像不精准，导致广告投放效果不理想甚至引发用户反感。URM借助深度学习算法，动态精准捕捉用户行为轨迹和兴趣点，实现实时个性化推荐，使得消费者收到的广告与其实际需求高度契合，大幅提升购买转化率。消费者在线上平台的购物推荐变得更智能、个性化，购物过程也更加便捷和愉悦，这对于提升用户粘性和平台活跃度带来积极影响，也为平台赢得了更多忠实用户。
此外，URM通用召回大模型的落地标志着阿里妈妈在智能广告领域的又一次重要突破。这一成果是LMA2广告大模型研发的首次实战应用，为广告主提供了全新的智能工具，大幅优化了广告策略和资源配置。商家能够基于模型精准预测结果，更科学地分配投放预算，减少广告浪费，提升收益效率。对整个行业而言，URM的技术创新推动了广告业态智能化、自动化进程，促进数字营销生态的整体升级与发展，进一步增强了中国互联网广告技术的竞争力。
从更广泛的行业视角来看，URM通用召回大模型体现了国内科技企业在人工智能大模型研发领域的实力和创新活力。依托电商平台丰富的数据资源和大模型强大的算力支撑，未来电商广告将实现更智能高效的匹配，消费者购物体验将更趋个性化和顺畅。同时，广告投入产出比不断攀升，带动整个产业链上下游协同创新，释放巨大商业潜力。随着技术不断成熟，URM有望成为引领电商广告和数字营销智能化变革的核心引擎，推动企业与用户共同构建便捷智慧的数字商业新生态。
综上，阿里妈妈推出的URM通用召回大模型，依托深度学习能力和海量数据分析，成功突破了传统推荐模型在准确性和效率上的瓶颈，实现了生成式推荐技术在电商广告领域的创新应用。它不仅使广告投放更智能高效，也极大提升了消费者的购物质量和满意度，为整个行业注入了新的活力。未来，随着技术的持续演进和应用场景的不断扩展，URM将成为推动电商广告智能化升级的推动力量，助力企业和用户共同开创数字商业的美好未来。
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