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@曾经火热的Graph Embedding和GNN在推荐系统上还有前途吗？
GNN对拓扑结构的利用，对于推荐系统的收益够不够大？
GNN的收益来源是什么？
GNN在实际应用中的一些致命问题
GNN的未来在哪里？
正定性
Literature Note 例子
通过日常生活中最典型的三个例子来理解生命力
@快手推荐算法工程师的1年半: 业务驱动的算法创新
@推荐精排如何加特征？
什么是大模型外推性？
观看时长建模
@Mobius: Towards the next generation of query-ad matching in Baidu's sponsored search
@Embedding-based Product Retrieval in Taobao Search
@Towards Personalized and Semantic Retrieval: An End-to-End Solution for E-commerce Search via Embedding Learning
@如何提升链路目标一致性？爱奇艺短视频推荐之粗排模型优化历程
FashionBert
KV 召回
SimCSE
u2x2i
三塔粗排模型
个性化召回
倒排索引
内容特征
召回多路融合
召回
向量召回相关性控制
向量召回覆盖范围
向量召回迭代离线评估指标
垂搜 vs 通搜
推荐系统优化流程
搜广推算法的意义
数值特征
数据清洗
文本召回
时间特征
深度学习不需要特征工程？
特征设计
特征设计原则四象限
特征选择
类似 automl 的特征字典
类别特征
粗排工程优化
粗排样本选择
粗排模型评估方法
精排
结构化召回
统计特征
老汤模型如何增加新的特征
重排动机：关注序和上下文
重排动机：更精准打分
面向成交效率（个性化）的向量召回优化
面向相关性的向量召回优化
Dynamic NTK
NTK-by-parts
Neural Tangent Kernel
Position Interpolation
YARN
i2i作为推荐召回的核心，在数学假设上有什么问题？
地级市买房：投资风险要大于一线城市和省会城市
3.12 Model Dictionary Compression
ChangeLog
算法花园/2024
delayed feedback
品牌广告
四方视角下的广告系统
将一个排序的过程拆成了多个阶段来选择 topk 个候选，带来的问题是每个阶段的排序优化目标可能会有割裂
广告系统的业务视角
橘子汽水配柠檬水在即刻上的总结
1.top school Ph.D Student的能量和心力
2.如何对科研的不同阶段建立正确的认知
3.非常具体(hands on)的AI科研目标&经验
@写在Ph.D第0年：AICV 科研菜鸟的持续进阶之路
@普通硕士生的NLP之旅
Successful PhD Journey
如何建立科研正反馈
Isotonic Calibration Layer in DNN
Potential Outcome Framework 简化问题的三个假设
ALiBi
Residual DCN
RoPE
@LLM实践--理解Language Model是如何到PPO的 理论篇
@一文搞懂SuperMemo的基本元素及其与渐进阅读的联系
@看DeepSeek R1的论文时，我突然想起了AlphaGo
@为什么最近几年，没人在推荐系统里去玩 GNN 模型，GNN 是凉透了吗？
hexo-deployer-cos-cdn
ppxu 讲解例子
猴子和打字机
@我的笔记管理法 | Randy's Blog
腾讯云 COS 缓存刷新
NOW
FM
@DCMT: A Direct Entire-Space Causal Multi-Task Framework for Post-Click Conversion Estimation
DCMT CVR Loss
DCMT 模型
Pairwise 训练
双塔模型样本选择
ESM2
@位置编码之路：SIN->RoPE->ALiBi->PI->NKT->YARN
@Embedding-based Retrieval in Facebook Search
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