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导读 常规的推荐系统范式已经逐渐走入瓶颈,原因是在当前固定化的问题描述下模型和系统几乎已经发展到极限。当前的主要范式在模型上为召回+排序+重排,系统上为样本挖掘...
大家好,这里是 NewBeeNLP。之前我们分享了详解各种LLM系列|LLaMA 1 模型架构、预训练、部署优化特点总结
论文:arxiv.org/abs/2403.01121 代码:github.com/HKUDS/OpenGraph 港大数据智能实验室主页: sites.goo...
大家好,这里是 NewBeeNLP。 今天分享 NVIDIA 在大语言模型领域的解决方案。
不久前 OpenAI Sora 以其惊人的视频生成效果迅速走红,在一众文生视频模型中突出重围,成为全球瞩目的焦点。继 2 周前推出成本直降 46% 的 Sora...
数据预处理->分块(这一步骤很关键,有时候也决定了模型的效果)->文本向量化->query向量化->向量检索->重排->query+检索内容输入LLM->输出
大家好,这里是 NewBeeNLP。今天看看Meta的最新推荐算法论文,“统一的生成式推荐”(GR) 第一次在核心产品线替换掉了近十年推荐工业界长期使用的分层海...
大家好,这里是 NewBeeNLP。今天分享 LLM 在博弈论框架下的 战略决策能力 。
在深度学习革命之前,传统的图像生成技术依赖于基于手工创建特征的纹理合成和纹理映射等方法。这些方法在生成复杂而生动的图像方面能力有限。
Github链接:https://github.com/yyyujintang/Awesome-Mamba-Papers/blob/main/README.md
在该综述中,作者重点分析了近三年(2020-2023)超过300篇文章,聚焦于两个主要方向:一是知识图谱驱动的多模态学习(KG4MM),探讨知识图谱如何支持多模...
LLM 时常会出现一些神奇的现象—— 幻觉 Hallucination ,在 AI 领域,幻觉是指模型生成的信息可能 不真实 或 不准确 ,这是一个常见的问题,...
LLaMA 是Meta在2023年2月发布的一系列从 7B到 65B 参数的基础语言模型。LLaMA作为第一个向学术界开源的模型,在大模型爆发的时代具有标志性的...
导读 本文介绍了 360 信息流推荐场景下,利用 Mind 对用户行为进行多兴趣抽取及召回的相关工作。
今天分享来自浙江大学ICLR 2024的关于自动模型评估AutoEval的最新工作:MDE。
本文跟大家介绍我们和网易伏羲合作发表在EMNLP'23主会的工作FreeAL: Towards Human-Free Active Learning in th...
近日,来自澳大拉西亚理工学院、梅西大学和皇家墨尔本理工大学等机构的研究人员进行了一项全面的综述,深入探讨了生成式AI不断演变的格局。
京东搜索搞了一种在召回阶段简单的自适应调整温度系数和margin的方法,比WWW那篇论文更简单。主要看两个大盘指标:UV值(每个独立访客的收入)和UCVR(订单...
港科大团队在Recsys23上提出了针对推荐系统中多兴趣召回问题的新策略。为应对select-interest-focused特性使现有负例采样策略失效和现有兴...
暂未填写公司和职称