2024人工智能AI发展报告

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本博文给出了大模型在搜索和推荐的一些基础应用，主要针对现有搜索和推荐存在的问题，借助大模型强大的推理能力以及通用知识能力进行一些优化。但大模型在搜索和推荐上的应用还有更多更好的方式，👏🏻欢迎有新兴趣的小伙伴能够一起交流和学习。

Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法解决的是一般情况下的单源最短路径问题，在这里，边的权重可以为负值。给定带权重的有向图G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)和权重函数w:E−Rw: E-Rw:E−R，Bellman-Ford算法返回一个布尔值，以表明是否存在一个从源节点可以到达的权重为负值的环路，如果存在这样一个环路，算法将告诉我们不存在解决方案，如果没有这种环路存在，算

目录1 前言2 文本相关性技术2.1 TFIDF2.2 BM252.3 KL2.4 Term Weight2.5 Proximity2.6 Position Language Model2.7 Markow Random Filed3 term紧密度1 前言一个基本的信息检索系统，可以抽象为给定一个查询query，检索出最能满足用户需求的item，也就是求出概率P(Di∣Q)P(D_i| Q)P(

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目录目的参考目的1.归纳求导方法2. tensorflow怎么求导3. 平时自己定义的loss，怎么求导的，有没有有些loss没法求导的？参考https://www.youtube.com/watch?v=wG_nF1awSSYhttps://www.youtube.com/watch?v=ZGSUrfJcXmAhttps://www.youtube.com/watch?v=sq2gPzlrM0g

目录1 bilstm2 CRF3 bilstm+crf4 约束关系应用bilstm+crf解读：1 bilstm1.只有bilstm，只学习token到label的关系，但是分词还有一个特性，就是label与label之间存在约束bilstm的计算和学习过程loss，以及预测过程流程说明2 CRF3 bilstm+crf2.bilstm+crf解读crf分值：发射概率+转移概率路径的分值：发射分值