前バイティーテンプルのビジュアル大規模モデルAIプラットフォームの責任者であるパン・シン氏は、今週入社し、マルチモーダルAIイノベーション業務の責任者を務めることとなり、直接メイドテクノロジーコミッティに報告します。これにより、この時価千億香港ドルの生活サービス企業は、2025年の「配達＋AI」戦略において最も重要なアルゴリズムのピースを補いました。

パン・シン氏のキャリアは中国と米国のトップ開発システムを横断しています。Google Brain時代には、TensorFlowの動的グラフモジュールを主導し、世界で主流となる深層学習フレームワークの柔軟なトレーニングモデルを築きました。帰国後は百度、騰訊、バイティーテンプルで勤務し、PaddlePaddleのパフォーマンス最適化、無量フレームワークの構築およびビジュアル大規模モデルプラットフォームを担当しました。2024年11月にはAIパートナーとして閃極科技に参加し、スマートグラスの量産を推進しました。関係者は、彼の技術管理が「フレームワークレベルの視野と製品実装のスピード」を兼ね備えていると評価しており、これはメイドが激しい配達競争の中で必要な「強力なスキル」とされています。

内部計画によると、パン・シン氏の最初の課題はマルチモーダル大規模モデルを即時配送の全チェーンに導入することです。すでに内側テストを終えたLongCatアプリは、自転車配達者の軌跡、店舗の調理状況、交通量データを同期でき、クラウド上で各注文ごとに「デジタルツイン」を作成し、最適な経路を事前にシミュレーションします。テスト結果によると、このモデルは運力を増やさずに平均履行時間を2.8分短縮でき、1人の配達者が一日に3〜4件多く配達できるようになります。

メイドは2025年第2四半期から「ベースモデルトレーニング」を最高優先度のプロジェクトとして位置づけています。HR部門によると、会社は引き続きAIトレーニング人材を拡大して採用しており、ターゲットはアリババの通義、Seed、騰訊の混元チームなどです。面接基準は「現実的なシナリオデータのサイクル」および「数分単位での意思決定能力」に焦点を当てています。すでにリリースされたNocodeプログラミングツールとLongCat-Flash-Chat大規模言語モデルはそれぞれビジネスマネージャーとカスタマーサポートのシーン向けであり、自然言語によるスケジュールスクリプトの生成および消費者の質問への自動応答をサポートします。

先週の戦略会議で、マネジメントは明確な指標を下した：今年下半期の配達業務はAIを活用して人効率を5%向上させ、エネルギー消費を3%削減し、核心運営コストの成長速度を収入の成長速度より抑える必要があります。業界分析家は、補助金の空間が狭まっている中で、プラットフォーム間の競争が資本面からアルゴリズム面へ移行していると指摘しています。「誰がモデルを使って時間を取り、誰が次の段階の主動権を握るか」は重要です。パン・シン氏の参画によって、メイドは競合との技術的格差を広げる可能性を手に入れたものの、配達者、店舗、消費者の3つの体験においてモデルの恩恵を実際に実現できるかどうかは、今後の見守りが必要です。