多模型融合
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多模型融合推荐算法——从原理到实践
为了实现优秀的推荐效果，众多的推荐算法被提出，并在业界使用。但是其中一类方法非常特殊，我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是，将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用，本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。
一矢多穿：多目标排序在爱奇艺短视频推荐中的应用
短视频具有内容丰富、信息集中、用户粘性大的特点，如何提高短视频分发的效率和推荐精准度，有效提升消费时长、留存等关键业务指标，是推荐系统的核心能力和建模目标。
深度学习在搜狗无线搜索广告中的应用
搜索引擎广告是用户获取网络信息的渠道之一，同时也是互联网收入的来源之一，通过传统的浅层模型对搜索广告进行预估排序已不能满足市场需求。近年来，深度学习在很多领域得到广泛应用并已取得较好的成果，本次演讲就是分享深度学习如何有效的运用在搜狗无线搜索广告中。
腾讯混元大模型升级：正式开放“文生图”功能，代码能力大幅提升 20%
封面由混元文生图功能生成～
大规模机器学习在爱奇艺视频分析理解中的实践
本文，我们将分享爱奇艺资深科学家王涛在 AICon 上的精彩演讲，介绍爱奇艺在大规模视频分析理解方面的实践探索。
饿了么研发总监马尧：外卖推荐算法中有哪些机制与手段？
本文主要涉及饿了么外卖推荐业务形态，搜索推荐平台的目标与定位，以及外卖推荐算法中的一些市场机制和调控手段。
深度学习在搜索业务中的探索与实践
2018年12月31日，美团酒店单日入住间夜突破200万，再次创下行业的新纪录，而酒店搜索在其中起到了非常重要的作用。本文介绍了美团在搜索业务中对深度学习的探索。
搜狗信息流推荐算法实践
本文主要介绍搜狗的推荐系统架构，文章NLP，召回算法，个性化排序四个方面的实践经验。
NLP 技术在金融资管领域的落地实践
本文介绍NLP技术在金融资管领域的实践经验。
情感分析在舆情中的研发实践（上）
本文介绍百分点认知智能实验室基于前沿的自然语言处理技术和实际的算法落地实践。
XGBoost 在携程搜索排序中的应用
本文介绍XGBoost在携程搜索排序中的实践经验。
度小满杨青：传统 AI 与大模型融合，引领金融科技创新浪潮
在金融科技领域快速发展的当下，人工智能（AI）扮演着日益重要的角色。虽然生成式AI技术和大模型时代备受关注，但传统AI在金融行业中的应用依然至关重要，对业务增长的推动作用不可小觑。
大模型应用成本百万级起步，该如何与企业现有信息系统融合？
当企业数字化水平不够时，大模型无法发挥作用。
MSRA 开源基于注意力机制的全新推荐模型，融合用户长短期偏好
基于历史交互行为的用户建模是构建精准推荐系统的核心环节，如何融合用户长短期的偏好一直是推荐系统中的热点话题。
大模型在金融领域找到“业技融合”的最佳路径了吗？
如何将生成式 AI 相关技术落地在业务场景？听听金融领域的三位专家探讨金融领域生成式 AI 技术布局。
企业数智化进阶模型，大型企业实现数智融合的成功之“道”
数智融合之路，企业应该如何面对？本篇文章作者向我们揭示了企业数智化普遍面临的挑战和应对之术。
产学融合、场域共振加速行业大模型落地，北大光华与腾讯共建 AI 通识课
新智能时代，对人工智能等技术的理解和运用，成为管理技能的必选项。
蚂蚁 SOFA Stack 融合大模型发布升级版 助力机构产研效能提升 30%
11月1日，在云栖大会上，蚂蚁集团正式发布CodeFuse全面加持的SOFAStack5.0升级版本，向企业提供全方位研发运维智能助手相关能力。
机器学习实战系列 [一]：工业蒸汽量预测（最新版本下篇）含特征优化模型融合等
机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测（最新版本下篇）含特征优化模型融合等
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