深度召回模型综述：推荐系统的关键 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SMS0wtRnaiUKEEki0SQcLsjanY7/a1历史文章列表重磅整理！推荐系统之深度召回模型综述（PART I） 重磅整理！推荐系统之深度召回模型综述（PART II） 重磅整理！推荐系统之深度召回模型综述（PART III） 深度融合| ...
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深入解析LLM4Rec：推荐系统与大模型的融合与创新 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DMqOwfhbIi2kUlkxu0RcVaYjn2F/a1RankVicuna: Zero-Shot Listwise Document Reranking with Open-Source Large Language Models. LLM in Reranking——利用LLM 进行重排. End2End Generation. 生成式推荐综述 ...
推荐系统中语言模型的发展趋势 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YE0iwT6NniaWwlkPHDBc5ZVxnVd/a8... 《推荐系统如何从大语言模型中取长补短：从应用视角出发》，个人感觉很有信息量，我们组内同学也做过交流分享，相关信息也可以从综述找到："How Can Recommender Systems ...
一文梳理推荐系统如何应用大模型
https://agijuejin.feishu.cn/wiki/YE0iwT6NniaWwlkPHDBc5ZVxnVd... 《推荐系统如何从大语言模型中取长补短：从应用视角出发》，个人感觉很有信息量，我们组内同学也做过交流分享，相关信息也可以从综述找到："How Can Recommender Systems ...
MoE如何助力推荐系统发展？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SKYZwIeyBibUCUkcjfbcdKt8nug/ak机器之心整理了这篇综述报告的内容主干，以帮助读者了解当前MoE 的发展概况，更多详情请阅读原论文。此外，我们也在文末整理了一些与MoE 相关的报道。 混合专家的背景知识. 在 ...
大模型推荐系统有哪些进展和未来方向？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/LlzmwC1a2i2BhOkAQsFcOpQRnSf/as此外，用户研究突显了我们框架的用户友好性和可用性，与基于规则的AutoML方法相比。 在生成AI供应链中解锁公平使用：系统化文献综述. 贡献人： @李果芮. 链接： ...
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虽然诸如算术推理等任务涉及明确、明确的答案和逻辑思维链，但LLM推理在推荐系统（RecSys）中的应用提出了一个独特的挑战。 ... Mamba 研究综述. 贡献人： @李果芮. 链接：http:// ...
Position bias：如何解决推荐系统偏差？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SDTawG9Z5i4SCWkTeaLczIWBnMf/ac... ，即通过序列模型来建模用户的行为序列，得出用户的实时兴趣向量，进而应用到推荐系统的召回和排序模块中， ... 推荐系统bias综述：https://arxiv.org/pdf/2010.03240.pdf. 飞书AI ...
一篇RAG与大模型结合的最新全面综述 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/FQQCwjDcfitQDtkRMLGc2qawnJc具体来说，NLP应用包括问答系统、聊天机器人和事实验证；下游任务包括推荐和软件工程；特定领域应用包括科学和金融领域的AI应用。 图5：检索增强型大型语言模型（RA-LLMs）应用 ...
谷歌人工智能综述在学术交流中起什么作用？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/LvDVwf9meiZ3dIkxXEEc37rznga/af许多企业在探索人工智能应用的过程中，会将谷歌的综述作为一个重要的参考资料。比如，一家电商企业想要利用人工智能技术来优化其推荐系统，他们会通过链接找到谷歌综述 ...