<output id="qn6qe"></output>


      2. 

      <output id="qn6qe"><tt id="qn6qe"></tt></output>
      3. <strike id="qn6qe"></strike>
      
亚洲 日本 欧洲 欧美 视频,日韩中文字幕有码av,一本一道av中文字幕无码,国产线播放免费人成视频播放,人妻少妇偷人无码视频,日夜啪啪一区二区三区,国产尤物精品自在拍视频首页,久热这里只有精品12 
    
        
      
                
                    
                    
                
        
      
    
      
        
    
      

    

    
      


      GlenTt

      

      



      

      

	

      導航
      



	
                      
                    
	
      
	

	
      
                    


      

      
	





		


      
    
    #

      


    
      
        
      
            
    
            [置頂]
        深度剖析RQ-VAE：從向量量化到生成式推薦的語義ID技術
    
    


        
      

        


      
摘要：        
深度剖析RQ-VAE：從向量量化到生成式推薦的語義ID技術 引言 近年來，大規模推薦系統正經歷一場深刻的范式演進，其趨勢是從傳統的雙塔召回模型（Dual-Encoder + ANN）向更為靈活和強大的生成式檢索（Generative Retrieval）范式遷移。后者借鑒了自然語言處理領域的成功經驗    閱讀全文

      



        
      
            posted @ 2025-09-16 16:10
GRITJW
閱讀(1518)
評論(0)
推薦(0)


        
      
    
      

		


      
    
    #

      


    
      
        
      
            
    
            [置頂]
        注意力機制：從核心原理到前沿應用
    
    


        
      

        


      
摘要：        注意力機制：從核心原理到前沿應用
注意力機制：從核心原理到前沿應用 如果你關注人工智能，無論是驚艷世人的GPT-4，還是精準洞察你購物偏好的推薦引擎，它們的背后都有一個共同的技術基石——注意力機制 (Attention Mechanism)。 然而，隨著技術飛速發展，Attention的“家族”也日益龐大：Self-Attentio    閱讀全文

      



        
      
            posted @ 2025-09-15 10:17
GRITJW
閱讀(474)
評論(0)
推薦(2)


        
      
    
      

		


      
    2025年11月2日

    #

      


    
      
        
      
            
    
        Git 協作實戰與 Gerrit 評審流程
    
    


        
      

        


      
摘要：        
Git 協作實戰與 Gerrit 評審流程 適用場景：公司內網倉庫 + Gerrit 評審流程；服務器上 Git 版本較老（無 git switch、git restore）。 示例倉庫：/home/aaa/bbb/ccc，遠端別名 origin。 1. 背景與目標 協作開發的痛點集中在：分支基線不    閱讀全文

      



        
      
            posted @ 2025-11-02 18:23
GRITJW
閱讀(145)
評論(0)
推薦(3)


        
      
    
      

		


      
    2025年10月15日

    #

      


    
      
        
      
            
    
        從SGD到AdamW：深度學習優化器演進全解析與實踐指南
    
    


        
      

        


      
摘要：        從SGD到AdamW：深度學習優化器演進全解析與實踐指南
從SGD到AdamW：深度學習優化器演進全解析與實踐指南 摘要 在深度學習中，優化器（Optimizer）是連接模型與數據的橋梁，它負責根據損失函數的梯度來更新模型的參數，以期找到一組能最小化損失的“最優解”。優化器的選擇和調優，直接關系到模型的訓練速度、收斂性以及最終的泛化能力。本文將遵循“問題提    閱讀全文

      



        
      
            posted @ 2025-10-15 16:45
GRITJW
閱讀(374)
評論(0)
推薦(1)


        
      
    
      

		


      
    2025年10月11日

    #

      


    
      
        
      
            
    
        論文分享-ETEGRec：端到端可學習的物品分詞與生成式推薦
    
    


        
      

        


      
摘要：        
ETEGRec：端到端可學習的物品分詞與生成式推薦 摘要 現有生成式推薦多采用"兩階段"范式：先離線構造語義標識（Semantic ID），再以固定標識訓練生成器，導致分詞器與生成器目標失配、分布不一致。ETEGRec 將 RQ-VAE 物品分詞器與 T5 式生成器統一到一個端到端框架中，并引入兩類    閱讀全文

      



        
      
            posted @ 2025-10-11 11:51
GRITJW
閱讀(103)
評論(0)
推薦(0)


        
      
    
      

		


      
    2025年10月10日

    #

      


    
      
        
      
            
    
        KV Cache 與 MQA/GQA：從推理優化看注意力機制的工程化演進
    
    


        
      

        


      
摘要：        
KV Cache 與 MQA/GQA：從推理優化看注意力機制的工程化演進 本文將從自回歸推理的工程需求出發，系統闡述 KV Cache 的本質、設計原理及其如何自然引出多查詢注意力（MQA）與分組查詢注意力（GQA）的優化路徑。 一、自回歸推理的瓶頸與 KV Cache 的誕生 在 Transfor    閱讀全文

      



        
      
            posted @ 2025-10-10 19:46
GRITJW
閱讀(122)
評論(2)
推薦(1)


        
      
    
      

		


      
    2025年10月9日

    #

      


    
      
        
      
            
    
        QARM：多模態語義對齊與量化在推薦系統中的實踐路徑
    
    


        
      

        


      
摘要：        
QARM：多模態語義對齊與量化在推薦系統中的實踐路徑 在短視頻、電商、廣告等多模態內容密集的業務中，如何讓推薦系統真正理解"內容語義"成為關鍵挑戰。傳統的推薦系統依賴 ID-based 特征（如用戶 ID、物品 ID、場景 ID），而多模態信息（如圖像、文本、音頻）通常以固定向量的形式加入模型輸入，    閱讀全文

      



        
      
            posted @ 2025-10-09 18:47
GRITJW
閱讀(188)
評論(0)
推薦(0)


        
      
    
      
    
      
        
      
            
    
        語義Id論文精讀：COBRA《Sparse Meets Dense: Unified Generative Recommendations with Cascaded Sparse-Dense Representations》
    
    


        
      

        


      
摘要：        
語義Id論文精讀：COBRA《Sparse Meets Dense: Unified Generative Recommendations with Cascaded Sparse-Dense Representations》 大家好，接下來我將為大家系統性地梳理語義ID在推薦領域的兩大主流技術路線    閱讀全文

      



        
      
            posted @ 2025-10-09 10:08
GRITJW
閱讀(108)
評論(0)
推薦(0)


        
      
    
      

		


      
    2025年10月8日

    #

      


    
      
        
      
            
    
        語義ID論文精讀《Better Generalization with Semantic IDs: A Case Study in Ranking for Recommendations》
    
    


        
      

        


      
摘要：        
語義ID論文精讀《Better Generalization with Semantic IDs: A Case Study in Ranking for Recommendations》 大家好，接下來我將為大家系統性地梳理語義ID在推薦領域的兩大主流技術路線相關論文，在此之前我先給出我目前關于語    閱讀全文

      



        
      
            posted @ 2025-10-08 14:51
GRITJW
閱讀(233)
評論(0)
推薦(1)


        
      
    
      

		


      
    2025年10月7日

    #

      


    
      
        
      
            
    
        強化學習系統性學習筆記（二）：策略優化的理論基礎與算法實現
    
    


        
      

        


      
摘要：        
策略優化的理論基礎與算法實現 3.2 REINFORCE: 最早的策略梯度算法 在完成策略梯度定理的推導后,我們獲得了梯度的理論形式: \[\nabla_\theta J(\pi_\theta) = \mathbb{E}_{\tau \sim \pi_\theta}\left[\sum_{t=0}^    閱讀全文

      



        
      
            posted @ 2025-10-07 11:54
GRITJW
閱讀(166)
評論(0)
推薦(1)


        
      
    
      

		


      
    2025年10月6日

    #

      


    
      
        
      
            
    
        InstructGPT 論文略讀：三步走，讓大模型真正聽懂人話
    
    


        
      

        


      
摘要：        
InstructGPT 論文略讀：三步走，讓大模型真正聽懂人話 摘要 (Introduction) 大語言模型（LLM），如 GPT-3，無疑開啟了自然語言處理的新紀元。它們強大的零樣本和少樣本學習能力，讓我們看到了通用人工智能的一絲曙光。然而，任何與 GPT-3 有過深入“交流”的開發者或研究員都    閱讀全文

      



        
      
            posted @ 2025-10-06 09:47
GRITJW
閱讀(147)
評論(0)
推薦(0)


        
      
    
      

		


      
    2025年10月4日

    #

      


    
      
        
      
            
    
        強化學習系統性學習筆記（一）：從理論基礎到策略優化
    
    


        
      

        


      
摘要：        
強化學習系統性學習筆記（一）：從理論基礎到策略優化 一、強化學習的起源與核心問題 1.1 理論溯源：從生物學習到數學框架 強化學習的思想源頭可以追溯到生物行為心理學中的"試錯學習"原理。在自然界中，生物個體通過反復嘗試不同行為并觀察環境反饋，逐步學會選擇能夠帶來更好結果的行動策略。這一樸素而普適的學    閱讀全文

      



        
      
            posted @ 2025-10-04 14:26
GRITJW
閱讀(299)
評論(0)
推薦(0)


        
      
    
      



      
    
      
        
    
        下一頁
    

    
          

      








      






    

    
    





主站蜘蛛池模板：
久久这里只有精品好国产|
亚洲成人av一区免费看|
色偷偷www.8888在线观看|
丝袜美腿视频一区二区三区|
思思久99久女女精品|
9lporm自拍视频区|
无码欧美毛片一区二区三|
99久久精品午夜一区二区|
亚洲人成人网站色www|
av午夜福利一片看久久|
99久久er热在这里只有精品99
|
国产伦精品一区二区三区妓女下载|
gogogo高清在线播放免费|
亚洲国产成人精品女久久|
激情综合一区二区三区|
四虎永久在线精品免费看|
亚州中文字幕一区二区|
蜜臀久久99精品久久久久久
|
久久精品国产91久久麻豆|
中文字幕亚洲综合久久2020|
国产超碰无码最新上传|
麻豆一区二区三区蜜桃免费|
亚洲欧洲日产国码久在线|
欧美乱码卡一卡二卡四卡免费|
可以在线观看的亚洲视频|
久久久综合九色合综|
久久理论片午夜琪琪电影网|
99在线精品国自产拍中文字幕|
国产草草影院ccyycom|
欧美日韩亚洲国产|
国产偷窥厕所一区二区|
免费人成在线观看网站|
国产色悠悠综合在线观看|
少妇无码太爽了在线播放|
无码国产玉足脚交极品播放|
亚洲人成影院在线观看|
亚洲综合在线日韩av|
国产无遮挡免费真人视频在线观看|
亚洲熟妇色xxxxx亚洲|
久久精品国产99久久美女|
亚洲一区二区精品另类|