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为了进一步提高性能，VLP应用了一个共享的多层Transformer进行编码和解码，用于图像字幕和VQA。基于单流架构，InterBERT将两个独立的Transformer流添加到单流模型的输出中，以捕获模态独立性。

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ERNIE将知识模块中的实体表示集成到语义模块中，将令牌和实体的异构信息表示到一个统一的特征空间中。KEPLER将实体的文本描述编码为文本嵌入，并将描述嵌入视为实体嵌入。

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为了解决这一问题，我们将产品结构化知识作为一种独立于图像和文本的新的模态，称为知识模态，即对于产品数据的预训练，我们考虑了三种模态的信息:图像模态(产品图像)、

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首先用图像和文本模式的交互结果作为目标产品的初始表示,用三元组关系和尾实体的表面形态特征作为的商品属性和属性值的表示。

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K3M在淘宝4千万商品上训练,其中每个商品包含一个标题,一张图片和一组相关的三元组。我们设置不同的模态缺失和噪音比率，在商品分类、

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对比3个基线的“标题噪声”和“图像噪声”，随着TNR的增加，模型性能下降了15.1% ~ 43.9%，而随着INR的增加，模型性能下降了2.8% ~ 10.3%

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另外，代码的覆盖并不能全部代表业务场景的覆盖，一些线上漏测的问题仍然偶尔发生，因此，对于盒马来说，基于较全场景的测试是必须。

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业务场景的真实覆盖率也难以度量，人工枚举的业务场景极易有遗漏，线上已频发漏测问题，无法覆盖线上全量场景，同时测试的场景覆盖率难以衡量，需要找到线上场景分母。

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特征聚合：依赖于特征的规则，进行所有字段的聚合，最终根据枚举类型字段出现次数进行有效判断，目前我们设定的值为20，这个值可以动态调整，仅仅为参考值而已。

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既然已经有了在Crash Recovery时支持事务回滚的Undo Log，自然地，在正常运行过程中，死锁处理或用户请求的事务回滚也可以利用这部分数据来完成。