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
2018年人工智能作为新的行业制高点，目前已上升为国家战略。人工智能如何与实体经济有机结合成为行业挖掘技术价值点的重要方向，如何升级传统工厂到工业4.0也成为制造业关心的重要问题。
本文主要从推荐系统的定义、应用场景、实现原理、算法模型、案例以及注意事项等方面进行了详细阐述。推荐系统作为人工智能的重要应用领域，已经在众多行业中得到广泛应用。同时，文章还指出了推荐系统在实施过程中需要注意的一些关键问题和挑战，包括用户行为数据、用户偏好、推荐时机、场景化应用以及产品逻辑等方面。通过本文的阐述，希望能够帮助读者更好地理解和应用推荐系统，从而提高推荐系统的实际效果和优化方向。"
作者：洪亮劼 Etsy数据科学主管，前雅虎研究院高级经理。长期从事推荐系统、机器学习和人工智能的研究工作，在国际顶级会议上发表论文20余篇，长期担任多个国际著名会议及期刊的评审委员会成员和审稿人。 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》 📷 在电子商务、个性化阅读、社交网络（媒体）以及共享经济高速发展的今天，发现用户的需求、了解用户的行为并为用户筛选出最相关的信息和产品已经是互联网服务的一个核心环节。 互联网上的信息是海量的：YouTube用户每
AI科技评论按：“算法”这两字在人工智能圈已然成为“高大上”的代名词，由于不少在校生和职场新人对它过度迷恋，多名 AI 资深人士均对这一现象表示担忧。李开复曾这样说到： 现在的 AI 科学家大部分是在科研环境中培养出来的，不但欠缺工程化、产品化的经验，而且对于错综复杂的商业环境也并不熟悉，更缺乏解决实际问题所必须的数据资源。 随着开源框架层出不穷，人工智能产品化和商业化进程不断加速，使得算法的门槛逐渐降低，但对工程的要求不断在提高。这种情况下，实际应用和工程能力基础扎实的技术人才变得异常抢手。 其实 AI
作为人工智能最重要的应用之一，推荐系统几乎存在于我们日常生活的各个角落。作为人工智能最具有前景的技术之一，图学习在学习推荐系统中的各类客体间复杂关系上表现出了强大的优势。希望通过这篇文章，可以让你对基于图学习的推荐系统形成一个全面而系统的认知。
当我们打开一个资讯APP刷新闻时，有没有想过，系统是如何迅速推送给我们想看的内容？资讯APP背后有一个巨大的内容池，系统是如何判断要不要将某条资讯推送给我们的呢？这就是今天想跟大家探讨的问题——推荐系统中的“召回”策略。
不久前，国内领先中立云计算服务商UCloud和人工智能技术与服务提供商第四范式，联手推出的“第四范式·先知”UCloud专属公有云版本，引起了业界的广泛关注。在极高默契度的配合下，双方团队再度联手推出部署于UCloud云平台的“个性化推荐引擎”，并将于近期正式上线。 个性化推荐引擎是基于“第四范式·先知”平台和其他专利技术研发的一站式推荐系统解决方案产品，集推荐物料管理、机器学习训练日志生成、推荐召回和触发、推荐内容机器学习排序、推荐列表生成和管理等功能于一体。 个性化推荐引擎在与UCloud云平台深度结合
【导读】这几年人工智能的发展趋势迅猛，不仅在科学研究领域成为热门研究方向，而且涌现大量的AI创业公司。有人说2018年是人工智能落地元年，那么人工智能与商业营销究竟有哪些成功的结合呢？本文介绍了人工智
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 近年来，深度学习出现并统治了人工智能领域。推荐系统技术迎来了一次重大的革新，推荐系统正式进入了深度学习时代。 学术界尝试用深度学习设计推荐算法，工业界也将深度学习广泛应用于实际项目。 01 推荐系统与深度学习的碰撞 涌现出一大批优秀成果 2016年，微软亚洲研究院谢幸博士的团队开始将深度学习、知识图谱、强化学习、图神经网络等最新技术应用到微软的广告、新闻、游戏等推荐场景，取得了推荐效果、用户活跃度以及广告收入的大幅度提升，并发表了一系列有影响力的学术论
采访嘉宾：Thorsten Joachims 康奈尔大学计算机科学系及信息科学系教授，美国计算机协会、美国人工智能学会院士 采访视频：http://www.csdn.net/article/2015-12-21/2826528/4 采访文字实录 CSDN：您为何选择计算机研究作为自己的职业，并潜心研究这么多年？其中最有乐趣和最困难的部分都是什么？有没有什么故事能够与我们分享？ Thorsten Joachims：我总是希望建造一些东西。在物理世界中建造要花费大量资源，而在计算机上建造东西，我自己一个人
最近几年人工智能这个词很火，在百度的搜索词条上居高不下，电影中的那些硬核高科技也逐渐出现在我们身边。但是什么是人工智能呢？
[导 语]本文是清华大学张敏副教授在Byte Tech 2019 机器智能前沿论坛上的分享实录。Byte Tech 2019由中国人工智能学会、字节跳动、清华大学联合主办，清华大学数据科学研究院协办。
人工智能（AI）是当今科技领域最热门的话题之一，涉及范围广泛，从理论研究到实际应用。人工智能根据其目标和实现方式的不同，可以分为通用人工智能（AGI）和狭义人工智能（ANI）。本文将详细讨论通用和狭义人工智能的区别、应用领域及其未来的发展方向。
人工智能的飞速发展导致了某些工作岗位因自动化操作取代手动操作而减少甚至消失，技术进步带来的欢欣鼓舞填补不了部分人因失业而导致的失落。然而，人工智能不仅仅“消灭”工作岗位，同时也会创造另外一些工作机会。这些新的工作机会是什么？与近年来大火的人工智能三大主义、机器学习、深度学习、大数据等概念又有哪些关系？ 一、人工智能三大主义能为我们创造什么工作？ 作为近年来在无论在科技领域还是投资领域都非常火爆的概念，人工智能并不是什么新技术。早在计算机被发明伊始，科学家们就在考虑用计算机技术实现人工智能了。1946
人工智能的大模型训练是一个复杂且资源密集的过程，其中一个关键环节是向量召回。向量召回是指在给定查询的情况下，从海量数据中快速有效地检索出最相关的信息或项目的技术。这一概念在信息检索、推荐系统、自然语言处理等领域有着广泛的应用。接下来，我们将深入探讨向量召回的基本原理、应用场景以及它在人工智能模型训练中的重要性。
国内在线旅游企业的科技感越来越浓。上周，携程旅行网在上海密集展示了一系列新科技成果。近日，携程科研团队撰写的深度学习主题的论文成果，又被大洋彼岸的顶级学术会议AAAI（美国人工智能协会）录用。这也意味着，携程在人工智能+旅游细分领域的研究达到国际前沿水平。 AAAI是国际人工智能领域的顶级学术会议，其论文代表当今人工智能技术研究的最高水准，它既是AI学术泰斗讨论和发布学术成果的主阵地，也是Google、微软等公司的AI知名项目成果论文的重要出版机构。如今，携程也正式迈入了AAAI顶级科技企业成员。 据悉
人工智能的飞速发展导致了某些工作岗位因自动化操作取代手动操作而减少甚至消失，技术进步带来的欢欣鼓舞填补不了部分人因失业而导致的失落。然而，人工智能不仅仅“消灭”工作岗位，同时也会创造另外一些工作机会。这些新的工作机会是什么？与近年来大火的人工智能三大主义、机器学习、深度学习、大数据等概念又有哪些关系？
本文介绍了人工智能、机器学习、深度学习和大数据等概念及其相关技术，并探讨了这些技术对经济活动和社会生活的影响。文章还介绍了相关技术的工作职位及其对经济活动的影响。
ECAI，全称为 European Conference on Artificial Intelligence，是欧洲主要的人工智能会议。
学院第四期课程在2019年10月结课，第一至第四期具有求职意向的同学中，目前已经有80%的同学拿到了国内外名企的AI算法岗位offer，或者国外名校的AI 硕士、全奖博士录取 offer。在大家的认可下，我们开始了第六期的课程。在本期课程中，我们对课程的前沿性做了较大增加，更加符合目前行业深度和实践程度，并且对实践项目进行升级，增加了难度和适用场景。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 2016年，微软亚洲研究院谢幸博士的团队开始将深度学习、知识图谱、强化学习、图神经网络等最新技术应用到微软的广告、新闻、游戏等推荐场景，取得了推荐效果、用户活跃度以及广告收入的大幅度提升，并发表了一系列有影响力的学术论文。他们将成功的经验进行总结，与微软云计算团队的邬涛博士、张乐博士等合作者一起开发了Microsoft Recommenders项目。 该项目在2018年底正式开源，目前是GitHub上星标最多的开源推荐系统项目。 后深
推荐系统作为以人为本的人工智能技术的最前沿应用，被广泛部署在网络世界的每个角落，其大大提高了人类的决策效率。然而，尽管推荐系统具有巨大的作用和潜力，但也可能导致对用户、物品、生产者、平台甚至整个社会的不良影响，例如由于不透明的过程而损害用户的信任，对不同的消费者或生产者的不公平待遇，由于大量使用用户的私人敏感数据进行个性化推荐而导致的隐私泄露问题，由于缺乏对用户自身数据的控制而导致推荐重复的内容的回音室效应等等。所有这些都造成了对可信推荐系统的迫切需求，以减轻或避免这种不利影响和风险。
尽管人工智能在商业领域的例子数不胜数，但通常还是会被视为一种新生的、仍在兴起的力量。事实上，人工智能已经得到了广泛的应用。它对许多企业的科技平台至关重要，例如：
零售业一直是商业领域中的关键行业，而人工智能（AI）的迅速发展正在彻底改变着零售业的运营方式。本文将探讨人工智能对零售业带来的积极影响以及可能存在的风险，以揭示这种技术革新在零售业发展中的重要性。
人工智能（AI）一直是计算机科学中最令人兴奋的领域之一。随着硬件性能的不断提升和算法的改进，AI在各个领域都取得了显著的进展，如自然语言处理、计算机视觉、机器学习等。然而，AI的进一步发展面临着巨大的挑战，其中之一就是对于大规模高维数据的有效管理和检索。近年来，一种新兴的技术——向量数据库（Vector Database）正在崭露头角，它被认为可能是推动AI再次起飞的关键。
一直以来都被高度曝光的人工智能领域相关应用，总是引来巨大关注。在电商搜索领域，人工智能发挥着怎样的作用？
与前几年媒体报道的人工智能毕业生高薪难求形成鲜明对比，现在很多候选人在各大社交平台上抱怨今年招聘季竞争异常激烈。其中竞争最激烈的要数“算法岗”了，有人说各大公司算法岗已经缩招，甚至达到上千人投几个岗位的情况，有人说算法岗出现了候选人比面试官还厉害的情况，也有人干脆劝退那些投算法岗的候选人。在各公司全面数据化智能化的当下，算法岗本该更受青睐，为何突然成了就业重灾区？除了暴力劝退，本文将从几个不同角度来分析当前算法岗的求职就业情况。
英特尔(Intel)上周就这么做了，将两款最昂贵的cpu与英伟达(NVIDIA) gpu的推理性能进行了比较。
Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能，Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性，周围好更多的小伙伴都开始学习 Python。 那Python 现在到底有多热呢？微软开启了一个针对 Excel 功能的话题，用以收集用户的反馈。随后有用户提议让 Python 成为 Excel 的一种脚本语言，不仅可以作为 VBA 的替代品，而且也可以作为字段函数（= SUM（A1：A2））的替代方案。该提议得到了众多用户的支持，得票支持率高于排名第二的提议的
期待已久的全球机器学习技术大会将于2021年1月13-14日在金茂北京威斯汀大饭店隆重登场！ 大会特邀近40位机器学习领域的技术领袖和行业应用专家，与1000+来自电商、金融、汽车、智能制造、通信、工业互联网、医疗、教育等众多行业的精英参会听众，共同探讨人工智能领域的前沿理论以及最佳实践。全球机器学习技术大会将是2021年最具影响力的人工智能技术会议。 01 部分演讲嘉宾 潘 欣 腾讯PCG事业群AI平台负责人 腾讯平台与内容事业群（PCG） AI平台技术负责人，主要关注机器学习平台，推荐系统，算法应
翻译自 Vector Databases: Long-Term Memory for Artificial Intelligence 。
随着科技的迅猛发展，大数据和人工智能（AI）已经成为当今科技领域的两大热门话题。它们不仅在各自领域内取得了重大突破，还在不断地交汇和融合，开创了数据大帝国的时代。本文将深入探讨大数据和人工智能的融合，分析其在不同领域中的应用，以及这一趋势对未来的影响。
迄今为止，全球超过一半的数据都在过去两年产生，仅有不到2%的数据经过了处理和分析。
今天下午和朋友闲聊，聊到人工智能泡沫的问题。晚上写这篇博客，表达下自己对这个问题的见解。 1. 泡沫进行时 互联网行业自诞生以来，相关产业要么泡沫要么冷寂，并不存在不是泡沫又不冷寂的状态。
尤其是对于业务属性偏重的搜索/推荐/广告算法岗位，很多人的工作主要涉及业务理解以及数据清洗，对于模型的优化以及新模型的应用较少，这种情况下是否需要在工作之余阅读最新的论文呢？答案自然是需要。
推荐系统是一个相当火热的研究方向，在工业界和学术界都得到了大家的广泛关注。希望通过此文，总结一些关于推荐系统领域相关的会议、知名学者，以及做科研常用的数据集、代码库等，一来算是对自己涉猎推荐系统领域的整理和总结，二来希望能够帮助想入门推荐系统的童鞋们提供一个参考，希望能够尽快上手推荐系统，进而更好更快的深入科研也好、工程也罢。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 进入21世纪以来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）取得了长足发展，已经逐步在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、自动驾驶等领域落地。AI与人类紧密的结合，使得智能化的人机协同成为大势所趋。人类在全方位应用AI的同时，更希望能理解、信任、管理AI。因此，发展可解释、可扩展、安全可靠的AI显得至关重要。 而人工智能技术的高速发展也面临诸多困难与挑战。其中，如何把AI技术的基本原理，其自动决策机制，潜在风险及防范措施，以通俗易懂
本文结合Netflix的个性化推荐案例，继续谈《人工智能设计师》的应用。 Netflix，让每个用户都看到不一样的电影海报 这家视频网站在最近宣布了他们利用情境 bandits 推荐算法，实现了视频配
大家好，我是花哥，之前介绍了图神经网络(GNN)的数学原理，本文介绍图神经网络的发展及应用进展。
近年来，大语言模型（LLM）在不同领域被广泛采用，尤其是自然语言处理（NLP）和计算机视觉。这种趋势也蔓延到了推荐系统（RS）领域。然而，大多数工作都将LLM当成传统RS的一个模块（譬如特征提取器），这可能无法充分利用LLM的生成能力。与其将推荐过程分成多个阶段（例如计分和重排），不如用LLM将这个过程简化为单个阶段：直接从物品池中生成推荐。
人工智能给我们的生活带来了巨大的影响！它像魔术师一样，帮我们解决问题、提供建议，甚至预测未来。从智能手机到智能家居，人工智能让我们的生活变得更便捷、更智能。它是我们生活中的得力助手，让我们感受到科技的魅力！
进入21世纪以来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）取得了长足发展，已经逐步在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、自动驾驶等领域落地。AI与人类紧密的结合，使得智能化的人机协同成为大势所趋。人类在全方位应用AI的同时，更希望能理解、信任、管理AI。因此，发展可解释、可扩展、安全可靠的AI显得至关重要。 而人工智能技术的高速发展也面临诸多困难与挑战。其中，如何把AI技术的基本原理，其自动决策机制，潜在风险及防范措施，以通俗易懂的方式向人类说明，成为发展可信赖，安全可靠人工智能的首
在这个系列文章中，我将分享掌握推荐系统的经验，以及围绕推荐系统从低级模型到高级模型的实现。
双十一刚刚过去，电商的从业者终于可以喘口气了。这个节日从九年前的光棍节演变成如今电商行业的狂欢节。早几年双十一刚流行的时候，零点订单过多造成网络瘫痪、到了支付环节一键崩溃是常被吐槽的事情。这几年软硬件技术的发展，双十一的购物体验越来越好。让用户扼腕叹息的从“网络崩溃”变成了“今年没抢到”。 如何让用户买的爽？在这问题引导下电商品牌之间的竞争从网络稳定性、物流流程的PK，转到了今年更高级的竞争领域：人工智能和算法的较量。 无论是阿里今年上岗的高精度智能运营机器人天巡，还是一秒自动生成8000张banne
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机器之心报道 编辑：杜伟 一边是国民级短视频应用快手，另一边是致力于打造 AI 时代世界一流学院的高瓴人工智能学院，这对业界与学界的合作伙伴未来会擦除什么样的火花，我们拭目以待。 要说近几年 AI 领域最火的技术是什么？大模型当仁不让。从谷歌 BERT、T5 开始，到 OpenAI GPT 系列，大模型显示出了无与伦比的生成式能力和巨大的应用潜力，更让业内人士看到了实现 AGI 的希望。 以 GPT-4 为例，它是一个多模态 AI 大模型，在语言、数学、编程、视觉等多种任务上都有出色的表现。文本、图像、语音
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