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。
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。
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
（1）问题 跨领域推荐系统尝试通过领域间信息转移的方法解决传统的推荐系统问题。...本节讨论以下几个方面，一是传统推荐系统已经能解决的问题，二是CDRS方面尝试解决传统推荐系统存在问题的研究，三是CDRS遇到的问题。...传统推荐系统解决的问题： 传统推荐系统研究尝试改善准确率和与其它系统的差异性，Ricci et al. [2011]列出了推荐系统最热门的研究问题，作为图14中的x轴，这些问题中的一部分与推荐系统的数量正相关...图14 推荐系统问题跨领域解决方法 CDRS方面尝试解决传统推荐系统存在问题的研究： 跨领域推荐系统旨在解决现存的推荐系统问题。现存的推荐系统的问题根据收集的一级研究被分成4类：如图14所示。...CDRS推荐不会遇到隐私问题，因为推荐是在多个不同的系统领域之间进行的，没有哪个系统能够保证自己的用户的其他系统的相似。
用户，项目和评分矩阵建立的推荐生态系统，通常被称为一个领域。 目前，推荐系统的研究聚焦于单领域推荐，例如，淘宝网向用户推荐商品；B站向其用户推荐视频内容，网易云音乐向用户推荐歌单。...这些推荐系统往往都只是针对具有特定兴趣的用户，并没有覆盖大多数用户。 目前，推荐系统的研究聚焦于单领域推荐，例如，淘宝网向用户推荐商品；B站向其用户推荐视频内容，网易云音乐向用户推荐歌单。...这些推荐系统往往都只是针对具有特定兴趣的用户，并没有覆盖大多数用户。 单领域推荐系统面临许多问题，如冷启动问题，稀疏性问题等。...）等，截止到完成该综述，Li的定义方法更为流行，下面详细介绍两种定义方式： ·Li的领域定义方法： 系统领域：当数据在目标推荐系统评分矩阵（如MovieLens）比某些相关的推荐系统（如Netflix）...已提出的定义在二.1中进行了详细的阐述，所有的三要素定义方式都以评分矩阵为基础，评分矩阵是推荐系统最基础最重要的部分，评分矩阵包括用户对推荐系统中被推荐项目的行为。
来源 | 深度传送门（ID: gh_5faae7b50fc5） 导读：本文是“深度推荐系统”专栏的第十一篇文章，这个系列将介绍在深度学习的强力驱动下，给推荐系统工业界所带来的最前沿的变化。...本文主要根据Google推出的引领推荐系统与CTR预估工业界潮流至今的一大神作W&D[1]，所总结出来的深度推荐系统与CTR预估工业界必读的论文汇总。...觉得这个整理思路不错，于是也照葫芦画瓢整理了一下推荐系统和CTR预估上工业界同样鼎鼎大名Google出品的W&D[1]论文相关高引用的论文汇总。...其实主要是对近年来推荐系统和CTR预估工业界影响力较大的论文做一个简单的思路梳理，首先上图如下，圆圈内数字为论文被引用数量。 ?...Network Representation Learning 参考文献 [1] Wide & Deep Learning for Recommender Systems, DLRS 2016 (*本文为AI
推荐系统是现代消费者网络应用程序的基本组成部分，它试图预测用户的偏好，以更好地服务于相关商品。因此，作为推荐系统输入的高质量用户和项目表示对于个性化推荐至关重要。...最后，我们演示了如何在现代工业规模的深度学习推荐系统中有效地利用由此产生的大型嵌入表来提高候选对象的检索和排名。
图神经网络是近年来很火的一个研究方向，在生物化学，推荐系统，自然语言处理等领域都得到了广泛应用。其中图神经网络在推荐系统的应用方面，已有几篇综述[1][2][3]做过详细的归纳总结。...第一小节会简单介绍一些基础通用且有代表性的GNN模型，后三小节分别介绍Deeper GNN，Scalable GNN和Heterogeneous GNN三个方向，这些都是在将图神经网络应用到推荐系统时经常涉及的知识...论文总结 该章节对选取的工业界的文章的共性部分进行总结，除了有人比较喜欢用来水论文的模型结构也涉及了图的构建，特征使用，采样方法，结合方式等部分。可以看到，对GNN的应用基本遵循着这套框架。...2.1 应用阶段 推荐系统不同阶段的特点影响着我们对某项技术的使用，召回阶段可以说是样本的艺术，而排序阶段可以说是特征的艺术。...在应用GNN到推荐系统时，主要从异构建模和特征交互两个角度改进模型，Attention机制和Layer Aggregation贯穿其中。
今天跟大家分享一篇比较有意思的文章，将逻辑推理的思路应用在推荐系统中，一起来看下吧。 1、背景 协同过滤是推荐系统中一种非常重要的方法。...基于相似度匹配思路的协同过滤方法在现实世界许多推荐系统中取得了不错的效果。...但论文认为推荐是认知任务而不是感知任务，不仅仅需要具备模式识别和匹配的能力，还需要认知推理的能力，因为用户的未来行为可能不会简单地由其与先前行为的相似性来决定，而是由用户关于下一步行为的认知推理决定。...从把推荐当作一个认知推理任务的角度来说，我们希望推荐模型能够发现和归纳数据中存在的逻辑关系。 那么如何让模型具备更好的推理能力呢？...具体计算公式如下： 3.2 基于显式反馈的推理 使用显式反馈数据进行推理的过程与使用隐式反馈数据过程类似，假设用户对v1和v2有正向的反馈，对v3有负向反馈，那么是否给用户推荐v4可以表示成如下的逻辑表达式
作者 | 吴海波 转载自知乎用户吴海波 【导读】本文作者根据两篇工业界背景的论文解答了 RL 在推荐场景需要解决的问题与困难，以及入门需要学习得相关知识点。...本文将尝试根据这两篇有工业界背景的论文，来解答下 RL 在推荐场景解决什么问题，又会遇到什么困难，我们入门需要学习一些哪些相关的知识点。本文针对有一定机器学习背景，但对 RL 领域并不熟悉的童鞋。...本文的重点如下： 目前推荐的问题是什么 RL在推荐场景的挑战及解决方案 常见的套路是哪些 推荐系统目前的问题 目前主流的个性化推荐技术的问题，突出的大概有以下几点： 优化的目标都是 short term...但是在推荐场景，用户和系统的交互是动态的，即无法模拟。举个例子，你不知道把一个没有推荐过的商品 a 给用户，用户会有什么反馈。...老生常谈Bias 好在推荐场景的样本收集成本低，量级比较大，但问题是存在较为严重的 Bias 。即只有被系统展示过的物料才有反馈，而且，还会有源源不断的新物料和用户加入。
今天给大家吐血推荐的这个神器！不需要数学基础，不需要是编程大牛，只要下载就可以快速开发 AI 算法模型并投产应用，惊不惊喜？意不意外？...PaddleX 拥有可视化开发界面 demo，不写代码也可以完成 AI 算法训练！适配 Windows、Mac、Linux 三个系统，一键下载、绿色安装！ ? ?...提供超丰富、实用、完整的工业、遥感、互联网等产业项目示例，从多模型串联到可视化推理等实用方案级别的讲解说明，简直是保姆级指南！ ? ?...飞桨社区开发者还基于 PaddleX 开源贡献了适用于 Windows 系统部署的 “工业相机实时目标检测 GUI”。部署后可直接调用一个或多个相机，并通过提供的可视化界面直接查看检测结果！！！ ?...不论你是 AI 算法开发者、软件系统工程师、硬件工程师还是学生，都可以应用 PaddleX 提供的深度学习算法快速进行模型开发，并在实际的硬件、系统上部署上线。 还不 Star 等什么？
、推理引擎一体化设计以及系统化的服务支持，致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。...AI核心技术领域。...基于预训练模型，用户可以更便捷地完成自己的AI应用，飞桨为用户提供预训练模型管理和迁移学习组件PaddleHub，可一键加载工业级预训练模型。...飞桨提供高性价比的多机CPU参数服务器解决方案，基于真实的推荐场景的数据验证，可有效地解决超大规模推荐系统、超大规模数据、自膨胀的海量特征及高频率模型迭代的问题，实现高吞吐量和高加速比。...四、端到端部署 - 推理引擎一体化设计，训练到多端推理的无缝对接移动端加速 基于Paddle Fluid v1.5，飞桨完整支持多框架、多平台、多操作系统，为用户提供高兼容性、高性能的多端部署能力、全面领先的底层加速库和推理引擎
11.06——发布赋能媒体的AI产品先荐智能推荐系统。该产品能帮助媒体快速、精准匹配用户的阅读需求，提升媒体运营效率和用户留存时间，实现用户增量及流量变现，加速媒体向“智能化”迈进。...双方将发挥各自行业领域优势，在智慧家居、智慧零售、智能制造、工业物联网及机器人自动化、人工智能等方面开展深度合作。...12.12——腾讯AI Lab与农业专家组成的iGrow队获得荷兰瓦赫宁根大学（WUR）主办的国际人工智能温室种植大赛（Autonomous Greenhouse Challenge）“AI策略”单项第一名...它还能够为患者正确推荐最合适的行动方案，并优先考虑那些最迫切需要护理的人。...12.12——推出10纳米制程架构Sunny Cove 比特大陆 10.17——发布了首款低功耗边缘AI芯片BM1880。
商汤AI大装置构建了一整套端到端的架构体系，打通算力、算法和平台之间的连接与协同，能够大幅降低人工智能生产要素的成本，从而实现高效率、低成本、规模化的AI创新和赋能。...商汤AI大装置的推出将实现人工智能以自动化、自适应的方式进行生产和落地，全面解决城市管理、企业服务和个人生活中的长尾应用问题，打通商业价值闭环，进而全面构建物理空间的数字化搜索引擎和推荐系统。...3，深度学习推理部署引擎（SensePPL）：以商汤全自研的计算库与推理引擎为核心，提供性能卓越的端到端推理能力。...SensePPL与商汤的工业级算法工具链以及开源算法框架OpenMMLab无缝衔接，支持各种深度学习算法模型在多种后端架构的高效推理。 4，模型生产平台：工业级模型算法仓。...打造全新商业模式 把非结构化的数据结构化，建立基于物理空间的数字化搜索引擎和推荐系统，打造全新的商业模式。
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