电商搜索系统面临商品描述混乱、相关性差等痛点，快手提出首个工业级生成式框架OneSearch，通过三大创新提升搜索体验：1）关键词增强层次量化编码精准提取商品核心属性；2）多视角用户行为序列建模用户长短期偏好；3）偏好感知奖励系统实现个性化排序。实验显示该系统在CTR、CVR等指标显著提升，订单量增长3.22%，同时降低75%推理成本。该方案首次实现生成式模型取代传统级联架构，已成功部署于快手电商

AI技能（Skills）是当前AI领域的新热点，它将提示词、执行脚本和上下文优化打包成可调用的工具包。相比传统提示词，Skills能扩展AI能力边界，实现复杂任务如绘图、文件处理等。其核心包含元数据、行动指南和资源文件三部分，支持全局调用，节省计算资源。用户可通过配置特定目录结构加载开源技能包，让AI直接执行代码脚本完成特定任务，突破纯文本交互的限制。掌握Skills技术能显著提升AI应用的实用性

使用的加密hash函数H，输出长度为hashLen使用的密钥K,长度hashLen <= Klen <= 64，如果K的长度超过64，则先用hash函数进行一次hash，用得到的值作为K需要认证的数据text消息完整性认证码HMAC定义 ipad = 64个0x36, opad = 64个0x5c为text生成一个HMAC消息完整性认证码，输出长度就是hash函数的输出长度HKDF是密钥推导算法，

定义：在知识图谱中，三元组是由三个元素组成的有序集合，分别是主体（subject）、谓词（predicate）和客体（object）。例如，“苹果是水果”的三元组可以表示为（苹果，是，水果）。结构：三元组的结构清晰简洁，将实体和关系以及它们之间的语义关联完整地体现出来。主体表示描述的实体，谓词表示实体之间的关系，客体表示与主体相关联的实体。实体（Entity）实体是对客观个体的抽象，一个人、一部电

本文主要从12个角度，对现有的知识图谱开源工具进行了总结，这些开源可用的工具，都为我们进行知识图谱的构建提供了十分好的基础设施，无论是入门知识图谱的，还是做知识图谱研究的，都可以使用，大家可以利用起来。

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Large Transformer Model Inference OptimizationLarge transformer models are mainstream nowadays, creating SoTA results for a variety of tasks. They are powerful but very expensive to train and use. The

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T5 由谷歌的 Raffel 等人于 2020年7月提出，相关论文为“Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer”。迁移学习技术在NLP领域的兴起，带来了一系列方法、模型和实践的创新。作者们提出了一种将所有的机遇文本的语言任务建模为文本到文本（text-to-text）的统一框架

在下游任务训练时，固定模型的其他参数，只优化新增的两个矩阵的权重参数，将PLM跟新增的通路两部分的结果加起来作为最终的结果（两边通路的输入跟输出维度是一致的），即h=Wx+BAx。在涉及到矩阵相乘的模块，在原始的PLM旁边增加一个新的通路，通过前后两个矩阵A,B相乘，第一个矩阵A负责降维，第二个矩阵B负责升维，中间层维度为r，从而来模拟所谓的本征秩（intrinsic rank）。通过实验也发现，