IndustryLLM：面向工业采购的失败驱动训练
原文标题：IndustryLLM: Failure-Driven LLM Training for Industrial Procurement
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阿里团队基于 Qwen3.5-35B-A3B-Base 训练开源工业语言模型 IndustryLLM，采用持续预训练加监督微调的失败驱动方案，整合国标、真实交易记录与多语体重写数据。线上 A/B 实验显示 GMV 提升 4.25%、满意询盘提升 8.3%，延迟从 6-7 秒降至 1.5 秒，权重已开源。
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阿里开源 IndustryLLM，线上 A/B 显示 GMV 提升 4.25%、延迟从 6-7 秒降至 1.5 秒
- •基于 Qwen3.5-35B-A3B-Base 训练，35B 总参数、每 token 约激活 3B，视觉编码器冻结
- •失败驱动方案含持续预训练与监督微调，语料约 100B token：5B 国标与技术档案、10B 脱敏真实交易与询盘、60B 通用回放
- •通过多语体重写、置信度路由的最小事实编辑、错误定向 QA 合成重建约 20B token 领域子集，修正如「42-luo-mu」→42CrMo、「16674」→GB/T 16674
- •线上 A/B：GMV +4.25%、满意询盘 +8.3%，延迟 6-7 秒降至 1.5 秒，权重已开源
为什么重要：这是少见的带线上业务指标与延迟数据的开源工业大模型案例，对做垂直领域落地的团队有直接参考价值。
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