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最近开始读ds的论文，为了方便巩固知识，记录一下。 总体来说，我想按照 DeepSeek V3 -> DeepSeekMath -> DeepSeek R1 路径来讲解...

近两年大模型火出天际；同时，也诞生了大量针对大模型的优化技术。本系列将针对一些常见大模型优化技术进行讲解。...

强化学习基本概念和术语解析。强化学习的理念是 Agent 通过与环境交互并获得正负反馈从而学习与环境交互的行为方式。...

本文阐述了RAG的基本概念及其在解决大模型幻觉问题中的作用。随后，详细分析了三种主要的RAG范式：基础RAG、先进RAG和模块化RAG。...

最近正好有个相关工作，正好梳理一下，水一篇blog。 广告出价方式发展 广告出价方式转变主要是经历了以下三个阶段： (图片来源阿里云) 第一阶段：手动出价 CPA/CPS ...

简单记录一下。 推荐系统中存在各式各样的序列特征，比如用户点击行为序列、曝光序列、加购序列等等，如何建模这些序列与target item之间的关系是一个比较重要的研究问题。...

Pacing是Facebook广告系统中花费预算的节奏的一个算法，Google Adwords里面有一个功能是设定预算和最高出价，Adwords就可以自动通过出价调节，让你...

近期开一篇新文，激励自己了解和梳理一下大模型在推荐系统的一些应用方法。在这方面属于是看到什么现学现记录了，当然，后续有时间也会持续更新的。 传统的推荐模型网络参数较小(不包...

想到VAE大家一般会想到计算机视觉相关任务，但最近许多生成式推荐都前沿工作也开始使用类似的思想。 在这篇文章中，我将先以易懂的逻辑带领大家一步一步领悟VQ-VAE的核心思想...

Joint Optimization of Ranking and Calibration with Contextualized Hybrid Model 这是阿里妈妈K...

详细的阅读原文章，同时结合之前代码实现，希望能加深对模型结构的理解。 这次做到双语对照，以便之后回顾。...

最近看了很多大模型，也使用了很多大模型。对于大模型理论似乎很了解，但是好像又缺点什么，因此打算自己实现一下 ...

前言 最近看了很多大模型，也使用了很多大模型。对于大模型理论似乎很了解，但是好像又缺点什么，思来想去决定自己动手实现一个 toy 级别的模型，在实践中加深对大语言模型的理解...

前言 最近看了很多大模型，也使用了很多大模型。对于大模型理论似乎很了解，但是好像又缺点什么，思来想去决定自己动手实现一个 toy 级别的模型，在实践中加深对大语言模型的理解...

最近面试被问到比较多的就是评价指标，感觉这部分还是需要梳理一下，所以进行了一些相关资料的整理收集和记录，如有错误，烦请指正，不甚感激。...

排序学习（Learning to Rank, LTR）是搜推算法中的重要一环，本文主要对LTR具有代表性的三种排序学习方法单点法、配对法、列表法进行梳理。...