https://mp.weixin.qq.com/wiki/0/c48ccd12b69ae023159b4bfaa7c39c20.html 很早之前微信发布了个性化菜单的设置。今天我就测试一下接口的调用。 一、个性化菜单接口 开发者可以通过以下条件来设置用户看到的菜单： 1、用户分组（开发者的业务需求可以借助用户分组来完成） 2、性别 3、手机操作系统 4、地区 个性化菜单接口说明： 1、个性化菜单要求用户的微信客户端版本在iPhone6.2.2，Android 6.2.4以上。 2、菜单的刷新策略是，在用
根据这些典型的个性化服务案例，我们可以看出个性化服务是依据客户属性、行为等特征，来识别目标客户，进而向客户提供、推荐相关的个性化信息、服务，以满足客户的需求。从整体上说，个性化服务打破了传统的被动服务模式，能够充分利用客户自身的资源，主动开展以满足客户个性化需求为目的的全方位服务。
DXP（Digital Experience Platform）是一种集成多个数字化工具和技术的平台，旨在帮助企业提供全面、一体化的数字用户体验。DXP 提供了一个中心化的环境，使企业能够管理、交互和交付数字内容，以满足用户的需求。
如今，互联网上使用积分的企业随处可见，积分是产品内的一种虚拟货币，可用来激励用户，是企业为了刺激用户购买力进行的一种变相营销手段或者运营策略。作为会员福利的一种，积分平台管理系统可以帮助企业提升用户粘性，增加商城页面的停留时间，具有较高的应用价值。
图1：仅给出一个新颖主题（例如，一只名叫的狗）的几张图片，Yo’LLaVA就能学会围绕该主题促进文本/视觉对话。
在上篇文章第一个 AI 应用中写到我通过 Coze 平台开发了第一个 AI 应用，其实也没什么特别的，就一聊天机器人。我选择发布在 Discord，所以平常是这样使用的：
内容提要：合理膳食、营养均衡的重要性已不必多说，但具体如何落实，却不简单。为了得到搭配更合理、更健康、更符合人们口味的食谱，AI 也加入了营养师的队伍。
【新智元导读】本文是 Google Play 的 “App 发现”系列文章的第二篇，谷歌 App发现团队讨论了如何使用深度学习，根据用户曾经下载过的 App 和用户的使用环境，为用户提供个性化的app推荐。 在“App 发现”系列的第一部分，我们讨论了如何使用机器学习更深入地理解与 App 相关的主题，以在 Google Play 商店上提供更好的 App 搜索和发现体验。在本文中，我们将讨论深度学习框架如何根据用户曾经下载过的 App 和用户的使用环境，为用户提供个性化的App 推荐。 我们的 App 发
越来越多的银行和信用合作社必须按照消费者期望的数字化路线来改变其产品和交付方式，因此必须在所有方面努力。这是一份清单，可指导您机构的数字化转型。
人工智能致力于创建“像人类一样工作和作出反应的智能机器。”数字营销领域正在不断引入新的更好的创新，并将其应用于我们的日常生活中。例如，使用语义提示和语音搜索来协助我们日常的搜索。
制定转化对话是每个营销人员和企业所有者都应该掌握的关键技能。它涉及创建和传递引人入胜的信息，吸引您的受众并激励他们采取行动。在当今数字时代，沟通跨越各种渠道和平台进行，掌握对话艺术比以往任何时候都更为重要。
因此，在人工智能驱动的个性化时代，新闻机构无法再定义什么是真实的新闻，甚至无法决定什么是真实的或值得信赖的。
内容中台是一种以内容为核心的创新管理模式和技术架构，旨在打破传统的信息孤岛，实现内容的标准化、个性化和智能化管理与应用。通过将企业内外的多源、多样的内容整合、分析和推送，内容中台能够实现高效的内容生产、分发和运营，提升用户体验和企业的竞争力。
RAG领域已经取得了相当大的发展，这篇论文的是如何分解RAG过程，加入多文件检索、记忆和个人信息等定制化的元素。
脑机接口（BCI）是一种变革传统人机交互的新型技术，用户的大脑是直接的控制信号源。在BCI转化为实际应用时，由于用户个体之间的感觉、知觉、表象与认知思维活动、脑结构与功能具有一定的差异，通用BCI难以满足不同个体的需求。为此，需要为特定用户定制个性化的BCI。迄今为止，少有文献对个性化BCI涉及的关键科学与技术问题进行阐述，本文聚焦个性化BCI，给出个性化BCI的定义，详述其设计研发以及评价方法和应用，并讨论个性化BCI面临的挑战及未来方向。期望本文对个性化BCI创新研究及实用化提供有益的思路。
当前，我们正在通过自监督学习的方式来训练越来越强大的基础模型。这些大型预训练模型(LPM)充当高效的压缩器，压缩大量互联网数据。这种压缩使得我们可以通过自然语言描述方便地提取这些模型中编码的知识。尽管还处于起步阶段，但这种方法显示出超越传统搜索引擎的潜力，成为知识和信息获取的优质来源。与改进搜索引擎的查询类似，提供给LPM的提示(Prompt)也必须精心设计。然而，与传统搜索引擎相比，提示的复杂性、模型响应的不可预测性带来了独特的挑战。为了理解LPM如何对各种提示做出反应，一些研究检验了重写提示以提高特异性的可行性。然而，在无法访问用户个人数据和行为的情况下，定制提示以准确满足用户的需求仍然具有挑战性。
随着教育科技的不断发展，个性化教学在教育领域的应用日益广泛。通过融合机器学习与教育科技，个性化教学系统能够实现学生学习行为分析、个性化学习路径推荐、智能化教育评估等功能，从而提升教学质量和学生的学习效果。本文将探讨机器学习与教育科技在个性化教学中的融合应用，并重点讨论性能优化的新方法和新探索。
提供个性化客户体验的方式远远超过了通过自动电子邮件机器式的向用户发送信息带来的感受。个性化客户体验不仅需要提供商提前了解客户的兴趣、经历以及潜在的意图，并用这些数据来创建一个面向客户多阶段的方案，有效地提升真实感与用户参与度。根据爱尔兰咨询公司埃森哲的数据显示，当公司未能提供相关的个性化体验时，有44%的消费者会表现出沮丧情绪。
【大数据100分】王答明：个性化推荐的前世今生及1号店实践 主讲嘉宾：王答明 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍： 王答明： 1号店IT资深经理，负责个性化推荐/大数据挖掘。早年曾在Intel, Alcatel等公司做过大型分布式系统，p2p网络, 移动自组织网络等分布式协议的研发。后加入Autodesk，成为其内容搜索组上海区的创始成员和技术负责人，期间曾负责过基于机器学习的自动分类，分词和信息抽取等方向，也曾带团队利用hadoop对搜索的backe
随着现代生活的快节奏和人们对健康的不断追求，个性化健身和健康建议的需求日益凸显。在这一背景下，自然语言处理（NLP）技术作为人工智能领域的关键技术之一，正逐渐成为个性化健身和健康管理的利器。本文将深入探讨NLP技术在个性化健身和健康建议中的创新应用，通过实例展示其如何为用户提供更加个性化、实用的健身和健康建议。
无线个性化推荐起步于2013年10月。现在往回看，当时的阿里很好地把握住了移动端快速发展的浪潮，以集团All-in无线的形式吹响了移动端战斗的号角。个性化推荐团队也是从All-in无线这一事件中孵化的。我们从零开始搭建了个性化推荐算法体系及个性化算法平台TPP。TPP这一个性化算法平台对个性化推荐团队的成长起到了至关重要的作用。基于TPP，个性化算法团队成员们验证算法的速度得到了极大的提高，优化算法的速度从而也得到了极大的提高。仅仅花了不到两个月的时间，个性化推荐的第一版算法就在“有好货” 中初露锋芒：结合基于主动学习的选品算法平台TSP，个性化推荐团队一举打造了“有好货”针对高端人群的优质导购体验。
2008年8月， Netflix 主要数据库的故障导致了三天的停机， DVD 租赁业务中断，多个国家的大量用户受此影响。之后 Netflix 工程师着手寻找替代架构，并在2011年起，逐步将系统迁移到 AWS 上，运行基于微服务的新型分布式架构。这种架构消除了单点故障，但也引入了新的复杂性类型，需要更加可靠和容错的系统。为此， Netflix 工程师创建了 Chaos Monkey ，会随机终止在生产环境中运行的 EC2 实例。工程师可以快速了解他们正在构建的服务是否健壮，有足够的弹性，可以容忍计划外的故障。至此，混沌工程开始兴起。
随着网络的普及，网络资源不断丰富，网络信息量不断膨胀。用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针，出现了所谓的“信息过载”的现象。信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围，并导致故障的状况。个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题，帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品，为消费者提供个性化的购物体验。个性化推荐系统日益受到用户的青睐，也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注。 个性化推荐可以作为网络营销的一种手段，能为电子商务网站带来巨大的利益。个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品，并推荐给用户。对于用户而言，如果打开网站的链接并登陆，就能找到自己喜欢的商品，会省下很多翻看网页的时间和精力，而这样的网站，一定会受到用户的青睐。一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利，继而，使用户与网站之间有更好的粘合度，提高电子商务网站的市场竞争能力。 在众多的个性化推荐算法中，协同过滤被广泛应用，也是最成功的推荐算法。本课题旨在研究基于用户的协同过滤推荐算法在电子商务个性化商品推荐中的应用。 研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。推荐系统的热点问题是推荐技术和推荐算法的研究。推荐算法是整个推荐系统的核心，它的性能决定了最终推荐结果的好坏。为了建立合理的用户模型，满足不同用户对实时性、推荐方式等的要求，产生了一系列的推荐技术和算法。涉及的技术包括基于内容的过滤技术、协同过滤技术、关联规则挖掘技术、分类和聚类技术、神经网络技术等等。 个性化的服务在商家与顾客之间建立起了一条牢固的纽带。顾客越多地使用推荐系统。推荐系统可以更适合顾客的需要，将顾客更多地吸引到自己的网站，与顾客建立长期稳定的关系。从而能有效保留用户，防止用户流失。 个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术，很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣
课题名称建议：“利用人工智能打破应试教育惯性，促进学生思维活化与创新能力培养研究”。
来源：小飞哥笔记｜作者：丰宪飞 ---- 我们知道，做SaaS产品和做定制化项目之间最大不同是： 做定制化项目，可以根据客户的需求，考虑其业务的特征，最大化的满足客户个性化需求； 做SaaS产品时，就要考虑其通用性，如何把产品做的通用，满足更多客户的需求。 但同时，当Saas产品服务的客户越来越多，还是会出现不同的客户有着一些不同的个性化需求。 这时，这个问题该如何解决？ 我们可以通过配置化的手段来解决。 当个性化需求的业务流程与现有产品业务流程差别较小，可以从功能层面进行配置来解决个性化
随着数据、计算能力和机器学习技术的进步，人工智能（AI）在军事领域也广泛应用。其核心计算和决策能力显著提高了作战系统的自控、自调和自动执行能力，被应用于军事的对象检测、军事物流和机器人技术等方面。
关于队列,使用的地方非常的多。现实中有很多的例子。比如医院的挂号系统,银行里的叫号系统,食堂里的排队打饭等等。市场上又这样的排队取号的设备。他们的功能基本如下：
想要提高跨境电商销售额，但不知道下一次应该将营销预算投入到哪？ 你需要了解的是：64％的公司认为跨境电商中电子邮件营销是最有效的营销渠道。 即使有许多新的营销渠道，如社交媒体，短消息，移动应用广告等 - 但电子邮件营销是一个非常有效的解决方案。 此外电子邮件营销成本相对较低，可以获得不错的高投资回报; 电子邮件营销的平均回报是每投资1美元能够获得38美元，或3800％的投资回报率。
5G Edge-XR 项目致力于探索如何结合 5G 连接和 GPU 云能力,以提高用户的 XR 体验。该项目特别关注实时体验，观众可以在 AR 头戴设备上自由改变内容视点，实时渲染在云中实时完成，并通过5G网络交付给终端用户。
作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》 零，题记 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
消费者对品牌的要求比以往任何时候都要多——需要通过跨设备和渠道获得更多相关的、更一致的、更具个性化的体验。因此，品牌营销人员面临着越来越大的压力，他们需要理解、预测并实现这些不断变化的预期。
个性化与自适应学习是教育领域中一项备受关注的创新性工作，它旨在根据学生的个体差异和学习进度，提供定制化的学习体验。近年来，自然语言处理（NLP）技术的发展为个性化学习注入了新的活力。本文将深入探讨NLP在个性化与自适应学习中的应用，通过结合实例展示如何通过语言模型提升学习体验，满足学生独特的学习需求。
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
本文是DIY一个人工智能设计师_v0.0.1的升级版本。将结合推荐系统，梳理人工智能设计师的具体使用场景之一。 先看下近期人工智能+设计的热点事件： 下面是新榜的数据，我对比了下“鲁班”跟“人工智能设计师”这2个关键词的情况： 再看下，各大自媒体传播的核心： 失业，每秒8000张海报，成为了这一轮传播的热议话题。 真的会失业吗？ 反正对人类设计师的要求会越来越高，因为有了瞬间出图的AI（此AI不是Adobe Illustrator），作为对比。 设计师如何跟上时代的潮流，应该多了解甚至掌握人工智
简介 NoSQL在过去几年迅速增长，很多大型企业将其应用于重要任务，例如 Tesco（全球三大零售企业之一）使用 NoSQL 支持他的目录、价格、库存等多个主要领域 Sky（网络电话服务商）使用 NoSQL 管理他的 2000 万用户配置信息 Sabre（机票全球分销商）使用 NoSQL 支撑其世界上最大的旅游数据服务 现在 NoSQL 的发展呈现出4个明显特点： 超越了实验阶段，进入了主流，被应用于核心应用 被各行业的主流公司所采用，使用场景非常广泛 早期采用者已经受益，高性能、易扩展、开发快、资源利用率
关于腾讯元器，不用多说，已经越来越多的开发者和用户在使用腾讯元器。而且腾讯元器能够很快速的上手，非常好用。其实腾讯元器是由腾讯混元大模型团队推出的一款智能体创作工具，它提供了一系列功能，包括添加提示词设定、插件、知识库等，以便使用者可以轻松地塑造出符合自己喜好的智能体。关于腾讯元器的开发地址：https://yuanqi.tencent.com/application 以及腾讯元器的详细文档地址：https://docs.qq.com/doc/DTWxpclVNeFRUUlh3
电子邮件营销是现在很多企业都选择一个手段，由于订阅者的需求越来越个性化，我们就需要进行个性化推送，在正确的时间发送给正确的信息给正确的客户，客户才能更容易参与进来，进而形成转化。下面是一些技巧可以让你的邮件更好的吸引客户。
苹果再次出手收购AI公司了，公司目前已经确认，完成了对硅谷小型机器学习创业公司Laserlike的收购，但未透露购买原因和收购金额。
3月16日，微软发布了微软365 Copilot[1]。 Microsoft 365 Copilot 将您现有的 Word、Excel、PowerPoint、Outlook 和 Teams 与大型语言模型 （LLM） 的强大功能以及来自 Microsoft Graph 和 Microsoft 365 应用的数据相结合，以创建前所未有的体验。正如您在官方视频中看到的那样，Microsoft 365 Copilot的核心是一个名为Copilot System的编排器。 今天Semantic Kernel 博客上发布了一篇文章介绍了Copilot 聊天示例程序[2]。 我认为很容易从这个Copilot 聊天示例程序开始 实现这样的一个架构。
转载请保留 Author: Nino Lancette, Cinafidès Consulting &Technology, U.S. 作者：尼诺·兰赛特，斯诺德咨询与技术公司，美国 翻译者：王璐菲 校对者：yawei xia 关键词：隐私个性化 假设： U5：数据所有权从企业转移到消费者或公民手里 U9：隐私担忧将解除 2028年10月9号上午10点，你走入当地一家咖啡店，点了一杯意式浓缩。你在门口点单，用手表轻刷一个小小的玻璃显示器；然后直接走到柜台，手腕再次随意一挥，为双倍豆奶拿铁付了钱。然
数字身份智能体（DIAs: digital identity agents）是通过将一个实体的行为模式、个体特征等信息经过数据化、建模和AI化的过程，创建出的一种应用智能体。创建数字身份智能体的实体可以是自然人、法人、政府机构、设备或其他可被识别的实体。
作者 | fisherman、Davidxiaozhi 本文摘自《决战618：探秘京东技术取胜之道》，两位作者时任京东推荐系统负责人和系统架构师。 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短
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