该发明技术变革了传统的 “索引-召回-排序”流程，扁平化系统漏斗，减少信息损失，通过构建索引学习任务，将商业信息编码进模型参数，实现“模型即索引”，利用大模型的理解和推理能力，实现“生成即检索”，新范式显著提升系统定向效率120%。该发明所涉及项目业界率先落地，实现大规模工业化应用，生成式大模型结合商业搜索场景取得多项技术创新，创意丰富度提升37倍，创意质量提升92%，获得了显著的业务收益和广泛技术影响力。

　　八、大模型数据飞轮技术

　　该发明技术通过整合用户反馈、执行反馈和自监督反馈等多来源和形式的信息，自动识别模型缺陷并高效合成高质量、多样化的训练数据。同时结合多源反馈的强化学习方法，显著提升了模型训练效果。该创新技术构建了一个能够持续自我改进的数据飞轮，有效突破了大模型的数据瓶颈，降低了数据获取成本，提高了大模型的适应性和鲁棒性，提升了模型在不同任务场景下的泛化能力，加速大模型持续进化。

　　九、大模型高效推理技术