推荐系统中的冷启动分为物料冷启动和用户冷启动。用户冷启动主要是针对新用户，但有时候也用于低活用户拉活。物料冷启动主要是让优质物料得到快速下发，让模型可以迅速捕获到用户对该物料的关注。本文将详细讲解用户冷启动和物料冷启动。这是一本指导中高级从业者高质量落地现代推荐系统，围绕现代推荐系统核心技术展开深度解读的专业工具书，又是一套完整的推荐系统高质量落地解决方案。本书基于推荐算法工程师实际工作场景规划内

在人工智能的宏伟画卷中，OpenAI的GPT-4o mini模型以其小巧的身躯和强大的能力，为小型化AI解决方案添上了浓墨重彩的一笔。这款被誉为“迄今为止最具成本效益的小模型”的发布，不仅在技术领域引起了广泛的关注，更为开发者们带来了前所未有的机遇与挑战。随着AI技术的日益成熟，其在各行各业的应用也变得日益广泛。然而，高昂的成本和复杂的部署流程往往让许多有志于创新的开发者望而却步。GPT-4o m

我们生活在一个由数据和算法驱动的时代，人工智能大模型产品正逐渐渗透到各个行业和日常生活的方方面面。从内容创作到语言翻译，从图像识别到智能推荐，这些“全能”的AIGC产品正在重塑我们的工作和生活方式。近日，随着腾讯元宝APP的加入，国内大模型产品市场变得更加多元化。每一款产品都以其独特的功能和优势，吸引着不同用户群体的关注。你是否曾经使用过这些大模型产品？它们的使用体验如何？在这些产品中，你更倾向于

随着人工智能技术的快速发展，AI大模型学习正成为一项备受关注的研究领域。为了提高模型的准确性和效率，研究者们需要具备深厚的数学基础和编程能力，并对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习正为人类的生活和工作带来更多便利。在当前技术环境下，AI大模型学习正在不断发展，为人工智能技术的应用赋予更高的智能水平，推动社会进步和创新。

在人工智能的快速演进中，我们见证了从单一功能到多面手的转变。OpenAI即将推出的"草莓"AI模型，以其处理多样化任务的能力，引发了业界对未来AI模型发展方向的热烈讨论。这种全能型AI模型的出现，不禁让我们思考：在AI的发展道路上，我们是应该追求像"草莓"这样的全能型选手，还是应该专注于培养特定领域的专家？全能型AI，如"草莓"，似乎承诺了一个一站式解决方案，能够应对从数学问题到营销策略的广泛挑战

在音乐的世界中，人工智能（AI）技术的介入引发了一场前所未有的讨论。随着最近一个月内一系列音乐大模型的陆续推出，我们见证了一个令人兴奋的现象：AI将音乐创作的门槛降低到了前所未有的水平，让音乐制作变得触手可及，即使是没有专业背景的普通人也能创作出属于自己的旋律。然而，这种技术的普及也带来了一系列问题和挑战，包括但不限于版权归属、创意产业的未来发展等。本文将探讨AI在音乐领域的双重作用：一方面，它如

在人工智能的快速发展浪潮中，AI大模型作为这一领域的明珠，正以其强大的数据处理能力和智能决策能力，引领着技术革新的潮流。随着技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，AI大模型的战场开始呈现出分化的趋势。其中，通用大模型以其广泛的适用性和灵活性，赢得了众多关注和应用；而垂直大模型则以其在特定领域的深度优化和专业性能，展现出独特的优势。通用大模型，顾名思义，是指那些设计之初就考虑到广泛适用性，能够处理多种

Spark的开发工程师们考虑到了这个问题，利用SQL语言的语法简洁、学习门槛低以及在编程语言普及程度和流行程度高等诸多优势，从而开发了Spark SQL模块，通过Spark SQL，开发人员能够通过使用SQL语句，实现对结构化数据的处理。Apache Hive是Hadoop上的SQL引擎，也是大数据系统中重要的数据仓库工具，Spark SQL支持访问Hive数据仓库，然后在Spark引擎中进行统计

随着深度学习和大数据技术的迅猛发展，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）取得了显著的进步。人们正在积极研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，并且在搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域广泛应用NLP技术。本文将重点探讨深度学习和大数据技术在NLP领域的应用及其带来的影响。

Dataset是从Spark1.6 Alpha版本中引入的一个新的数据抽象结构，最终在Spark2.0版本被定义成Spark新特性。Dataset提供了特定域对象中的强类型集合，也就是在RDD的每行数据中添加了类型约束条件，只有约束条件的数据类型才能正常运行。Dataset结合了RDD和DataFrame的优点，并且可以调用封装的方法以并行方式进行转换等操作。下面通过图4-5来理解RDD、Data