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这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：
# '''[[生成性人工智能]]（Generative AI）的发展'''：
#* 生成性AI是一类能够生成与训练数据相似的新数据或内容的人工智能算法，包括[[文本]]、[[图像]]、[[音乐]]和[[代码]]等。
#* 与传统[[人工智能]]不同，生成性AI不仅能够识别模式和基于现有数据做出决策，还能够创造全新的、原创的内容。
#  '''[[PostNL]]在[[物流]]和[[邮政]]领域的应用'''：
#* PostNL是荷兰最大的邮件、包裹和电子商务公司，拥有丰富的历史和广泛的业务网络。
#* 该公司通过整合[[人工智能]]技术，显著提高了客户服务的效率，尤其是在包裹追踪和通信方面。
#  '''[[物流事件序列]]的复杂性'''：
#* [[物流]]过程中的每一个事件都被记录为物流事件，这些事件序列描述了包裹从接收到交付的整个过程。
#* 这些序列可能非常复杂，包含数百到数千种不同的组合，给理解和沟通包裹状态带来了挑战。
#  '''生成性AI在物流追踪中的应用潜力'''：
#* PostNL希望利用生成性AI技术，以易于理解的方式解释复杂的物流事件序列，提高内部和外部通信的效率。
#* 通过开发一个名为[[SuperTracy]]的最小可行产品（MVP），研究旨在展示生成性AI在物流追踪中的价值，并探索在PostNL内部建立专门的生成性AI团队的可行性。
综上所述，这篇文献的背景强调了生成性AI技术在[[物流]]领域，特别是在PostNL公司中的潜在应用，以及通过SuperTracy项目实现技术革新和业务流程优化的重要性。