LLM4Rec：当推荐系统遇到大模型 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/DMqOwfhbIi2kUlkxu0RcVaYjn2F训练&推理性能： · 生成式推荐范式：Generative Recommendation: Towards Next-generation Recommender Paradigm · 避免大模型偏见： · 大模型安全问题： · 减少大模型幻觉： ...
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推荐系统与大模型结合有哪些新趋势？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CwvTwOfhwiHIO4kCSTfcDqUonNh/ak在对齐LLM 方面，一种有效的方法是根据人类反馈的强化学习（RLHF）。尽管经典RLHF 方法的结果很出色，但其多阶段的过程依然带来了一些优化难题，其中涉及到训练一个奖励模型 ...
a16z推荐进阶经典 - 通往AGI之路
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EXX1w3QyFiBz8fknLFYce7gvnug?from=lark_search_qa&ccm_open_type=lark_search_qa进阶：a16z推荐进阶经典 · 有无数的资源（有些内容更好些）试图解释大语言模型（LLMs）的工作原理。 · 新的应用栈正在以LLM 为核心形成。 · 我们都为生成式人工智能所能创造的东西 ...
Meta落地工业界首个万亿级别参数的生成式推荐系统模型 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WbuuwuGO3iD9Z7kRb0bc3LFvnjg/ag传统的大规模推荐系统基于海量用户行为数据，构造海量**高基数和异构特征**进行深度模型训练。尽管模型规模已经很庞大了，但如果想进一步进行scaling，则非常困难。 受到近期 ...
AI Agent相关论文：知乎上有哪些推荐？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DdXDwo6CoiQS0fkKkIKcMrODnSS/ai大模型训练的有哪些数据集？LLM大模型训练有哪些通用语料？ https://www.zhihu.com/question/609604943. 如何理解Mamba 模型Selective State Spaces?
十篇高质量的AI-Agents相关论文 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/LEDMwQ4OYiaEEvkSrf1cNmqHnUb在这项工作中，我们提出了一种方法，通过训练一个分类模型来补充多个人类专家的能力。通过将分类器与分配系统一起进行联合训练，分类器学会准确预测那些对人类专家来说很难的 ...
综述：探索基于大型语言模型的智能体：定义、方法与前景 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Ms10w3VufiBel3kXwDJcq2zxnue它涵盖了它们的定义、研究框架以及组成、认知和规划方法、工具利用和对环境反馈的响应等基础组件。我们还深入探讨了在多智能体系统中部署基于LLM的智能体的机制，包括多角色 ...
Ilya Sutskever的神级论文清单 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/JpCywkaiwiaqBok1AuRcBb5gngd/a1在RNN 方面，Ilya 首先推荐阅读AI 大牛Andrej Karpathy于2015 年撰写的一篇博客，强调「RNN 惊人的有效性」。 文章主要探讨了循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs） ...
深入探究a16z推荐的进阶经典：技术与应用的宝藏资源 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/EXX1w3QyFiBz8fknLFYce7gvnug/a2Predictive learning， NIPS 2016：在这次早期的演讲中，Yann LeCun 强烈主张无监督学习是大规模AI 模型架构的关键元素。跳到 19:20 查看他著名的蛋糕类比，这仍然是现代AI 最 ...
利用LLM推理增强个性化推荐系统 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WTw2wTkEoiuu0DkQWeOcmg5OnTd/ac资讯. ResNet作者张祥雨，投身AI大模型 · 英伟达B200A曝光：内存带宽减半 ; 推特. Openperplex宣布开源：由AI 驱动的搜索引擎 · Karpathy大赞FarmBot：有点像食物界的太阳能电池板.