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uniopen 基于 Amazon Nova 2 Lite 定制零售内容审核策略并落地生产
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AI 综述
2026-10-01，AWS Machine Learning Blog 报道 uniopen 基于 Amazon Nova 2 Lite，通过 Amazon SageMaker AI 进行监督微调与提示层输出优化，适配其零售审核策略。基线模型 Per Behavior Macro F1 为 0.5852，微调后在 737 个对话窗口的测试集上评估，并通过硬门控与软门控控制候选模型上线。
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最新进展10月1日 23:33
uniopen 基于 Amazon Nova 2 Lite 完成零售审核策略定制并通过门控机制投入生产部署。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- AWS Machine Learning Bloguniopen 如何定制 Amazon Nova 2 Lite 以适配零售审核策略并投入生产部署
uniopen 基于 Amazon Nova 2 Lite，通过 Amazon SageMaker AI 监督微调与提示层输出优化，适配其零售审核策略。基线模型 Per Behavior Macro F1 为 0.5852，微调后在 737 个对话窗口的测试集上评估，并通过硬门控与软门控控制候选模型上线。
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