机器学习早已渗透到各种线上服务中，网购便是其中最成功的领域之一。近年来，机器学习被应用于各种网购任务，例如用户查询、浏览记录、评论分析、产品属性提取等等。为了促进机器学习方法的发展，许多基准测试应运而生，旨在降低研究人员和工程师开发和评估针对真实网购任务的新颖解决方案的门槛。然而，现有的模型和基准通常是为特定任务量身定制的，无法完全捕捉网购的复杂性。大型语言模型 （LLM） 凭借其多任务和少样本学习能力，有可能通过减少特定任务的工程工作

["火狐浏览器推出 Fakespot Chat AI 工具，帮助用户检测虚假评论。","AI 工具使用先进技术筛选真实和伪造评论。","通过减少用户的产品研究时间，帮助用户做出更好的购买决策。"]