工业界专题
来自工业界的知识库 RAG 服务(三)，FinGLM 竞赛获奖项目详解
背景介绍 前面介绍过工业界的 RAG 服务 QAnything 和 RagFlow 的详细设计，也介绍过来自学术界的 一些优化手段。 前一阵子刚好看到智谱组织的一个金融大模型比赛 FinGLM，主要做就是 RAG 服务的竞赛，深入研究了其中的几个获奖作品，感觉还是有不少亮点。整理一些获奖项目的设计方案，希望对大家有所启发。 FinGLM 比赛 FinGLM 比赛介绍 FinGLM 是基
人工智能|推荐系统——工业界的推荐系统之冷启动
UGC的物品冷启有哪些 ⼩红书上⽤户新发布的笔记。 B站上⽤户新上传的视频。 今⽇头条上作者新发布的⽂章。 为什么要特殊对待新笔记？ 新笔记缺少与⽤户的交互，导致推荐的难度⼤、效果差。 扶持新发布、低曝光的笔记，可以增强作者发布意愿。 优化冷启的目标 精准推荐：克服冷启的困难，把新笔记推荐给合适的⽤户，不引起⽤户反感。 激励发布：流量向低曝光新笔记倾斜，激励作者发布。 挖掘⾼
人工智能|推荐系统——工业界的推荐系统之概要
以小红书为例的推荐系统的转化流程，用户看到内容就是曝光，可以点击进去，然后进行一些“交互”行为，比如评论、点赞、收藏、转发。 通常会考虑用户的一些消费指标 而从推荐系统的角度则会考虑一些北极星指标，也就是优化目标 通常上线一个推荐系统需要进行离线实验，然后做AB测试，效果满意的话再全流量上线 通常一个比较完善的推荐系统包含召回、粗排、精排、重排
（8）工业界推荐系统-小红书推荐场景及内部实践【冷启动问题2】
系列文章传送门 （1）工业界推荐系统-小红书推荐场景及内部实践【业务指标、链路、ItemCF】 （2）工业界推荐系统-小红书推荐场景及内部实践【UserCF、离线特征处理】 （3）工业界推荐系统-小红书推荐场景及内部实践【矩阵补充、双塔模型】 （4）工业界推荐系统-小红书推荐场景及内部实践【正负样本选择】 （5）工业界推荐系统-小红书推荐场景及内部实践【线上召回和模型更新】 （6）工业界推荐系统
工业界常用的推荐系统模型有哪些？
最近收到很多同学的提问，目前工业界常用的推荐系统模型有哪些？CTR和推荐算法有什么本质区别？推荐系统中如何做 User Embedding？橙子邀请了淘系技术部的豆苗同学对以上问题进行解答，也欢迎大家一起交流。 Q：工业界推荐系统采用什么架构？ 豆苗： 一般来说，工业界推荐系统采用召回->排序两阶段的架构。 召回阶段从海量内容池中召回数千条内容生成候选集，排序阶段利用用户、内容侧丰富的特
工业界真实的推荐系统(小红书)-AB测试：分层、Holdout机制、反转实验
课程特点：系统、清晰、实用，原理和落地经验兼具 b站：https://www.bilibili.com/video/BV1HZ421U77y/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=b60d8ab7e659b10ea6ea743ede0c5b48 讲义：https://github.com/wangshusen/Recommende
工业界真实的推荐系统(小红书)-物品冷启动的AB测试
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工业界真实的推荐系统(小红书)-排序：精排（模型、特征、融分公式、数据服务）、粗排（三塔模型）
课程特点：系统、清晰、实用，原理和落地经验兼具 b站：https://www.bilibili.com/video/BV1HZ421U77y/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=b60d8ab7e659b10ea6ea743ede0c5b48 讲义：https://github.com/wangshusen/Recommende
事件抽取在工业界的具体应用
每天给你送来NLP技术干货！ 来自：AI算法小喵 写在前面 本篇不具体谈技术，主要是汇总在事件抽取方向的相关厂商调研结果。如果本文对你有所帮助，记得文末点赞+在看，也可以分享给你需要的朋友～～。 1. 事件抽取范畴、范式、技术栈 领域范畴：厂商无论是在特定领域（如：法律、金融），还是通用领域，厂商做的都是限定类型的事件抽取。范式：除标准抽取外（即事件检测和事件论元识别），还有：仅抽取触发词和论
机器视觉技能培养：桥接学院与工业界的鸿沟
在当前的教育体系中，大学生往往缺乏直接参与机器视觉工作的机会。本文将探讨机器视觉学习的重要性，分析技术指导和实践项目的必要性。并提出一个全面的机器视觉学习路线图。 机器视觉及其在现代工业中的应用 机器视觉是指利用计算机视觉技术对图像进行自动分析和理解的技术。它通过数字图像处理和模式识别等手段，实现机器对图像内容的“视觉”识别能力。机器视觉技术广泛应用在现代工业生
发现不少原本在工业界，后来回归高校任教。
发现不少原本在工业界，后来回归高校（可能是差点的学校）任教，我看你也以后想走这样的路，先读个博士。 读了博士进可以进公司，退可以回高校，我觉得挺好的。 中国地大的李梅，李梅本科毕业七年之后还去读研，佩服，我觉得我可以读博。 https://a.xiumi.us/stage/v5/265q3/222232215#/ 还有北信科的老师也是的。 博士就算年纪
分布式事务工业界的解决方案
数据库事务的四大特性ACID:A(Atomic)原子性、C(Consistency)一致性、I(Isolation)隔离性、D(Durability)持久性。 而分布式事务无法满足ACID，针对分布式事务有CAP理论和Base理论。 CAP是Consistency、Availability、Partition tolerance的缩写，分别表示一致性、可用性、分区容错性。分布式事务的P是必须要
工业界常用的推荐系统模型有哪些？
最近收到很多同学的提问，目前工业界常用的推荐系统模型有哪些？CTR和推荐算法有什么本质区别？推荐系统中如何做 User Embedding？橙子邀请了淘系技术部的豆苗同学对以上问题进行解答，也欢迎大家一起交流。 Q：工业界推荐系统采用什么架构？ 豆苗： 一般来说，工业界推荐系统采用召回->排序两阶段的架构。 召回阶段从海量内容池中召回数千条内容生成候选集，排序阶段利用用户、内容侧丰富的特