浅谈工业级推荐系统 我于2020年8月受“第一届工业级推荐系统研讨会”的邀请，做了题为“工业级推荐系统最新的挑战和发展”的主题演讲。...工业级推荐系统及其生态系统 ---- 工业级推荐系统和学术研究中的推荐系统最大的一个区别，也是最容易忽视的一个区别在于，前者往往是某个产品中的一个环节，甚至有时候是一个很小的环节。...工业级推荐系统作为复杂的软件系统 ---- 这里要提到的最后一个工业级推荐系统的特性，也是推荐系统的学术研究往往会完全忽视的，那就是工业级推荐系统往往是一个复杂的软件系统。...从软件系统的角度来看，工业级推荐系统和推荐系统研究有着比较大的差别。...总结点评 ---- 我们在这一篇文章中为大家阐述了三个工业级推荐系统的重要特征。这三个特征都有别于推荐系统的主流学术研究，但都是推荐系统应用到工业界产品中所需要思考的问题。
这次分享将端到端分析 AI 推理过程以及痛点，介绍业界典型的推理加速思路和具体方案，并介绍百度智能云在这方面的一些实践成果。 本次分享我们将介绍如何加速 AI 推理过程。...AI 推理的痛点 AI 推理是将用户输入的数据，通过训练好的模型产生有价值信息的过程。具体的是将训练好的 AI 模型部署到提供算力的硬件上，并通过 HTTP/RPC 等接口对外提供服务。...如果我们从端到端的视角再来分析下整个 AI 推理过程，会发现这两类用户的痛点目前没有得到很好的解决。 用户对 GPU 的使用初始于业务系统，用户根据业务需求搭建模型，并为最终模型的效果负责。...业务系统构建完成后，会从资源管理系统中申请资源，而资源管理器则会将 GPU 卡分配给业务系统，这个管理器只会为资源分配率负责，而不会关心资源分配后的业务使用效率。...推理加速的业界解决方案 为了系统性的分析和进行推理加速方案，我们首先需要能够定义推理加速的优化目标。为此我们先简单回顾下 GPU 的硬件架构和执行模式。
由于近些年深度学习技术的飞速发展，大力加速推动了AI在互联网以及传统各个行业的商业化落地，其中，推荐系统、计算广告等领域彰显的尤为明显。...但是，这里存在几个问题，很多欲从事推荐系统的同学大多数学习的方式是自学，1、往往是学了很多的推荐算法模型，了解些推荐里常用的算法，如：协同过滤、FM、deepFM等，但是却不清楚这些模型在工业界推荐系统中是如何串联...范式二：多模型融合 范式三：联合训练、ESMM，MMOE框架，ESM2等 ESMM的实现 第四部分：实时召回策略与前沿推荐技术 Week12-13: 工业界新闻推荐系统中冷启动与热点文章实时召回 人群分桶...强化学习在推荐场景中的应用 Week15: 项目总结，部署以职业规划 工业界项目的部署 推荐系统岗位的面试要点 大厂的面试攻略 如何准备简历、包装自己 职业规划 课程其他的细节可以联系课程顾问来获取...新闻推荐项目 目前业界最主流的推荐系统使用 “多路召回 + 精排” 的方式，本项目中，带你掌握这种工业界最流行的推荐方式，你将使用MF、双塔等深度网络进算法对用户和物品进行表达，并基于ANN检索的方式实现召回
这篇论文是 GraphSage 一次成功的应用，也是 GCN 在大规模工业级网络中的一个经典案例，为基于 GCN 结构的新一代 Web 级推荐系统铺平了道路。...GCN 在工业中应用的主要挑战在于如何在数十亿节点和数百亿边的网络中高效完成训练，对此论文提出了以下几种改进措施： 「动态卷积」：通过对节点的领域进行采样构建计算图来执行高效局部卷积，从而减轻训练期间对整个图进行操作的需要...2.4 Efficient nearest-neighbor lookups 作者主要通过计算 query 和 item 的 Embedding 向量的 k-近邻来进行推荐。...除了保证高度可扩展性外，作者还引入 Importance Pooling 和 Curriculum Learning 的技术大大提高了模型的性能和收敛速度，从实验结果表明 PinSAGE 显著了提升了推荐系统的效果
人工智能系统如何实现知识的表示和推理？...在2021年世界人工智能大会上，由AI TIME组织的“图神经网络与认知智能前沿技术论坛”中，清华大学计算机系教授李涓子围绕“知识图谱与认知推理”做了主题报告，从问答系统的角度解释了AI如何实现认知推理...图 2：认知推理框架 以下是报告全文，AI科技评论做了不改变原意的整理。 1 认知 VS 知识 图 3：本体 认知是人获取并应用知识的过程，知识图谱是人表示客观世界认知的一种形式。...图 5：各种知识图谱 例如，研究人员已经构建起了各种通用/专用知识图谱，这些知识图谱在语义搜索、推荐系统，问答系统等应用场景下发挥了很大的作用。...诺贝尔经济学奖获得者丹尼尔卡尼曼提出，在人的认知系统中存在系统 1 和系统 2，其中系统 2 进行较慢的逻辑化、序列化的推理。
整个网络是在度量学习(metric learning)的框架下进行训练，实验表明该方法可以在很大程度上改善序列化推荐的效果。接下来，我们就一探究竟。 1、为什么要用自注意力机制？...推荐系统中，很多情况下我们使用用户的历史交互数据进行推荐，比如点击数据、浏览数据、购买数据等等。...使用这些交互数据进行推荐，我们可以把推荐问题当作一个序列问题，即通过历史交互中的物品序列来预测用户下一个可能发生交互的物品。 既然是序列问题，常用的解法主要有RNN和CNN。...2.4 模型训练 综合短期兴趣和长期兴趣，模型的整体架构如下： 综合两部分，我们便可以得到用户对于某个物品的推荐分，这里推荐分越低，代表用户和物品越相近，用户越可能与该物品进行交互： 而模型采用pair-wise...由这篇论文也可以看出，自注意力机制、Transformer不仅仅在NLP领域得到应用，推荐系统领域也开始尝试，所以学好这个模型是十分必要的呀！
在推荐系统中，CG即将每个推荐结果相关性(relevance)的分值累加后作为整个推荐列表(list)的得分。即 ?...关于推荐系统评价指标更多的知识，可以看之前总结的两篇文章： 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十六)--详解推荐系统中的常用评测指标 相关的代码实现在这里：...有关本论文的更多细节，参考文章：推荐系统遇上深度学习(十四)--强化学习与推荐系统的强强联合！...6、推荐系统的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。
其实这篇文章所探讨的数据同步策略并不限于某两种固定的存储系统之间，而想去探讨一种通用的数据同步策略。...主要分为以下三个部分 (1)背景介绍 (2)双写缺点 (3)改良方案 基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持...可是某a国际电商公司在产品韩的领导下，业务增长迅速，阿雄发现了数据库越来越慢，于是乎阿雄加入了一些缓存，如redis来缓存一些数据，提高系统的响应能力。...阿雄在网上发现，现在业内都用一些elasticsearch做一些全文检索的操作，于是乎阿雄将一些需要全文检索的数据放入elasticsearch,提高了系统的搜索能力！...那么，双写会带来什么坏处呢？OK，继续往下看！ 双写缺点 一致性问题打个比方我们现在有两个client，同时往两个DataSouce写数据。
袁泉和龙海涛其人 袁泉，离职前担任阿里认知计算实验室负责人、资深总监，是手机淘宝、手机天猫推荐算法团队缔造者，2013年到2016年期间率队打造了“千人千面”的手淘推荐系统，因此还拿下了当年双11的CEO...在2013-2017年期间，龙海涛在阿里巴巴负责搜索广告业务的架构设计，主导了其核心的离线系统、在线引擎和索引内核的升级换代，并因此获得了阿里妈妈“最佳团队奖”、“最佳项目奖”和“双十一个人创新特别奖”...第四，时间、空间上的推理。...想要玩好星际，必须基于时序上、空间上去做推理，比如说地理位置的优势，坦克如果架在哪里可能会比较好，如果开分机在哪个位置去开会比较有利，甚至于军营造在什么地方，这些对于AI来说都需要进行一个空间上的推理。...当然，更长远未来，从《星际争霸》中学习训练的AI，还会进入各行各业，从工业机器人的生产与操控，到自动化农业，智能交通、物联网领域，都不缺乏应用场景。 作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者
这是阿里开源的首个移动AI项目，已经用于阿里手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个应用之中。覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。...端智能即在端侧部署运行 AI 算法，相比服务端智能，端智能具有低延时、兼顾数据隐私、节省云端资源等优势。目前端智能正逐渐变为趋势，从业界来看，它已经在 AI 摄像、视觉特效等场景发挥了巨大价值。...CoreML 是 Apple 的系统框架，MLKit 和 NNAPI 是 Android 的系统框架，系统框架最大的优势是轻量性 —— 在包大小方面相对宽裕。...2018年双十一购物节中，MNN 也在猫晚笑脸红包、扫一扫明星猜拳大战等场景中使用。 ?...笑脸红包是18年双十一猫晚开场的第一个节目，这个玩法是基于实时人脸检测和表情识别能力做的，相比之前各种通过屏幕触控的交互玩法，这个活动通过摄像头实时人脸检测算法实现从传统触控交互玩法到自然交互玩法的跨越
制造业是中国工业化的源头，也是工业生产大国。任何一步的质量都可能影响生产过程的变化。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适性，还会对其性能产生不良影响。因此，制造商对产品的表面缺陷检测非常重视。...对于一些重要的按钮，尤其是停机和上下键安装错误，很容易导致严重事故，因此迫切需要使用人工智能检测手段，引入机器视觉检测，配合AI智能化算法，有效控制产品质量，从而消除或减少缺陷产品的产生，提高生产效率。...图片一、系统架构AI视觉检测系统主要通过光源和图像传感器(工业相机)获取产品的表面图像，利用图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息对表面缺陷的定位、识别、分类等判定与统计，通过图像采集、图像校正...二、系统功能图像采集：500万像素8帧/秒定焦定高工业相机，由算法自动处理，面板高度不同带来的对焦可调整;图像预处理：预处理算法消除每个面板的长、宽、高均不相同，模板制作的好坏、视差的高低所带来的影响。...可扩展性：该系统可不仅仅局限于检修盒面板的检测，所有可以用模板匹配方法解决的问题，都可以无缝采用该软件系统。三、系统软件检验窗口：支持查看待检设备及模板图像、检验结果等，设置系统初始化配置。
本文利用信息论中的信息瓶颈（这边可以理解为互信息，文中用到的都是互信息）理论结合因果推断中的因果图，来对推荐系统进行纠偏。...纠偏的背景就不过多介绍了，简而言之就是，反馈和推荐之间关系，以及热门和冷门item对推荐的影响。具体案例可以看前几篇纠偏相关文章。...公式太长可以左右滑动 背景 如图所示，图a是常见的有偏推荐系统的因果图，其中Treatment表示推荐系统的干预，结合之前因果推断的相关知识，可以明显发现因果图中存在混杂因子。...而这里的混杂因子C就是表示推荐系统中常见的流行度偏差、位置偏差等。
TLDR: 本文探索了深度学习和符号学习方法的结合，用以增强序列推荐模型的逻辑推理能力。通过解耦特征嵌入和逻辑嵌入，使序列推荐同时受益于相似性匹配（感知能力）和逻辑推理（认知能力）。...尽管当前的深度序列推荐算法取得了不错的推荐效果，其大部分算法都是基于相似性匹配的感知模型。...最近的神经符号学习方法取得了巨大的进步，因此将神经符号学习的认知推理能力赋能传统的推荐模型，能够让序列推荐算法同时拥有感知和认知的双重能力，进而提升用户的使用体验。...此外，深度学习的引入使符号学习和推理过程的端到端训练成为可能。然而，将神经符号学习集成到序列推荐算法存在两个挑战。首先，近期的逻辑推理模型是基于嵌入特征的。...这种方式忽略了用户的品味充满不确定性，并在不断变化，这就造成了不恰当的推荐。 所提方法 本文旨在利用逻辑推理能力来增强基于深度学习的序列推荐模型，并提出了一个名为概率逻辑推理的序列推荐的通用框架。
因此，多卡并行被视为AI大模型推理的必然选择。 但现有的推理系统仍旧存在不少弊端。 比如需要用户对通信、内存等各部分协作进行手动管理，需要额外编译等……导致用户使用门槛居高不下。...为此，大规模并行AI训练系统Colossal-AI团队提出了大模型推理系统Energon-AI。...而当前的深度学习推理系统，主要面向多实例单设备以及单实例单设备的简单推理场景，忽视了AI大模型推理所需要的单实例多设备的挑战与机遇，Energon-AI系统正是为了解决这一痛点而生。...△模型参数的迅速增长[https://arxiv.org/abs/2111.14247] Energon-AI系统设计 面向AI大模型部署，Colossal-AI团队设计了单实例多设备推理系统Energon-AI...△Energon-AI超大模型推理系统示意图 Energon-AI系统设计分为三个层次，即运行时系统（Runtime）、分布式推理实例（Engine）以及前端服务系统（Serving）： Runtime
在 AI 技术的支撑下，购物变得更加智能，个性化推荐、用户购买行为实时分析等成为可能。...通过这一套操作系统，超级数据中心、AI 芯片等都可以畅通无阻的为上层商业系统带来澎湃动力。 二、更快的速度 底层技术提供的动力直接展现在了消费体验上。 「零点秒付。」...三、更智能的体验 除了购物更快，今年双十一的另一个特征是更「智能」。 今年双 11 前夕，淘宝首页大幅改版。在信息流、搜索、聚划算、会场和直播等用户场景，智能计算调用量日均已高达数千亿次。...第二层是推理层，根据现有知识对个性化场景进行理解和推理，在该层阿里也构建了全球首个云端协同神经网络，能通过差分机制、端侧运算更好的保护数据隐私。...阿里测算，这些数字化的 IoT 设备在今年双 11 期间，会帮消费者节省 15 万个小时。 出身两个月不到的小蛮驴也已经应用在了双十一实践中，使社区无人配送成为可能。
这也比较好理解，举个极端点的例子，加入这个用户在一段时间里不是很活跃，可能在1月份的时候逛了淘宝，然后直到双十一才再次打开淘宝，有点击和购买行为，那么这两段时间中的行为之间其实会有很大差别。
因为大部分用户是沉默的用户，并不会明确给系统反馈“我对这个物品的偏好值是多少”。因此，推荐系统可以根据大量的隐性反馈来推断用户的偏好值。...在隐性反馈上的推荐问题可以表达为估算矩阵 Y中未观察到的条目的分数问题（这个分数被用来评估项目的排名）。形式上它可以被抽象为学习函数： ?...： 推荐系统遇上深度学习系列： 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战
那些已经用上 AI 的公司：性能与成本的艰难抉择 如果要分析最早应用人工智能提升效益的行业，互联网是绕不开的一个，其典型工作负载 —— 推荐系统、视觉处理、自然语言处理等 —— 的优化都离不开 AI。...首先看推荐系统。推荐系统在电子商务、社交媒体、音视频流媒体等许多领域都有广泛的应用。...以电子商务为例，在每年的 618、双十一等购物高峰，阿里巴巴等头部电商企业都会面临全球庞大客户群发出的数亿实时请求，因此他们希望满足 AI 推理在吞吐量与时延方面的要求，同时又能确保 AI 推理精确性，...阿里巴巴：用 CPU 助力下一代电商推荐系统，成功应对双十一峰值负载压力 前面提到，阿里巴巴在电商推荐系统业务中面临 AI 吞吐量、时延、推理精确性等方面的多重考验。...英特尔® AMX 的高级硬件特性为阿里巴巴的核心推荐模型带来了 AI 推理性能突破，并保证了足够的精度。
Networks for Session-based Recommendations》 论文下载地址为：https://arxiv.org/abs/1606.08117 本文仍然使用RNN做基于会话的推荐
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