import pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoder, MinMaxScalerdata_frame = pd.read_csv('./data/criteo_sample.txt')# C开头的列，值都是乱码，所以按枚举 转为idsparse_feature_names = ['C' + str(i) for i in

几乎没有提升

要超越ElasticSearch+（item名）分词的baseline，如果都要求 有相关性的item（有token匹配），其实就是相当于优化分词，而分词优化的极限就是把 item名和query词 切分成字级token。所以标签召回，只能是相当于 扩充更多的 推荐的item。搜【健身】，搜出【哑铃】就相当于是推荐出的item。比如搜【杠铃】，搜出【哑铃】可以，

指定数据集所用的reward function。预处理gsm8k数据集，从本地读。安装verl，再在执行训练脚本。的时候看缺哪个再安装哪个。

package javax.mail does not existpackage javax.mail.internet does not existcannot find symbolsymbol:class PasswordAuthenticationsymbol:class Authenticator

解决方法，安装1.x版本的numpy。

【代码】python报错，ValueError: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility.

可能是ground truth label不小心给传入输入模型了。

int list即 id listfloat list即一些比如价格、销量等特征fixed float list即固定的embedding

【代码】python OpenAI调用deepseek代码。