其中，全网流量分发场景主要包括详情页底部信息流（邻家好货），主图横滑（新增），加购弹层（新增）。这些场景打破了商家私域画地为牢的局面，充分地提升了私域全网分发的能效。当然为了兼顾商家利益，这些场景将分为两个部分（同店内容推荐模块和跨店内容推荐模块）。进入详情页是用户主动发起的行为，因而用户对于当前页面的主商品有着较强的兴趣聚焦。主商品的信息能够帮助我们快速地定位用户的即时兴趣，这对于推荐算法来说是

2018年下半年，点评搜索完成了从树模型到大规模深度学习排序模型的全面升级。团队在深度学习特征工程、模型结构、优化目标以及工程实践上都进行了一些探索，在核心指标上取得了较为显著的收益。当然，未来依然有不少可以探索的点。在特征层面，大量知识图谱提供的标签信息尚未充分挖掘。从使用方式上看，简单以文本标签的形式接入，损失了知识图谱的结构信息，因此，Graph Embedding也是未来需要尝试的方向。同

链接：https://blog.csdn.net/u014381600/article/details/72867109/之前在tensorflow上和caffe上都折腾过CNN用来做视频处理，在学习tensorflow例子的时候代码里面给的优化方案默认很多情况下都是直接用的AdamOptimizer优化算法，如下：optimizer = tf.train.AdamOptimizer(le...

今天为大家分享近期阿里发布的Qwen3技术报告，特别是Qwen3如何通过一系列精密的后训练（Post-training）过程，从一个强大的基础模型，蜕变成一个更加智能、灵活、且与人类偏好高度对齐的助手。这就像是给大模型装上了“智慧大脑”和“沟通桥梁”的升级过程。

这段时间一直在配置hadoop系统，搞了半个多月，昨天听凯子说他配成功过，然后给我推荐了他的写的博客，今天按照他配置的过程，终于配置成功了，首先感谢凯子帅哥，以后要注意多和朋友们交流，这样就可以少走很多弯路。    凯子帅哥的博客地址（http://www.zhenv5.com/?s=hadoop&x=0&y=0），可以到他的zhenv5网站查看原文。    下面将我的配置过程，和配置不成

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35893078在神经网络出现high variance也就是overfitting的时候，regularization(正则化)是一个很常用的方法。现在应用最为广泛的包括两种regularization方式：L1/L2 regularizationdropout regularization其中本篇介绍L1/L2 r...

核心目标：解决传统策略梯度 “更新幅度不可控” 的问题，通过 Clip 操作限制新 / 旧策略的差异；稳定关键：用 GAE 计算优势函数，平衡方差和偏差，让训练更稳定；效率关键：多轮 Epoch 训练同一批数据，提升数据利用率；实现核心：Clip 操作（限制策略更新比例）+ 同时优化策略 / 值函数 + 熵奖励（鼓励探索）；RLHF 适配：奖励由 “人类反馈（奖励模型）+ KL 惩罚” 组成，避免

通过无参数 Token Mixing、大 GEMM 主导的 PFFN、语义化分词的架构创新，从根源消除传统模型的碎片化计算和显存密集型操作，让模型计算天然适配 GPU 的并行特性；再通过核融合、参数量与 FLOPs 解耦、资源瓶颈转移的工程优化，将 GPU 的计算资源从显存 IO 的闲置状态中释放，最终实现模型从 “显存受限” 到 “计算受限” 的转变，让 MFU 实现 10 倍的跨越式提升。

搜索按照模块划分，整体分为三个主要部分，分别是离线数据挖掘、召回系统、排序系统。离线数据挖掘负责离线商品等成分提取等功能，包括商品的实体词挖掘，类目预测，属性挖掘，以及商品title seo优化和网格拓品等。

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