在电商平台面临信息过载的当下，推荐系统承担着连接用户与商品的核心使命。传统协同过滤（CF）与矩阵分解（MF）模型长期受困于数据稀疏性、特征利用不足及复杂关系建模乏力等根本性缺陷。当用户行为数据呈现出天然的图结构特性——用户为节点，交互行为为边，商品、店铺、品类等实体共同构成庞大异构网络时，图神经网络
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视觉理解巅峰对决：GPT-4V与Gemini 1.5 Pro全面测评，揭秘AI视觉能力谁更强
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边缘智能革命：NAS驱动的神经网络在物联网设备上的极致优化
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药物研发历来被视为一场耗资巨大、风险极高的马拉松，平均耗时10年以上、成本超20亿美元，成功率却不足10%。核心痛点在于蛋白质结构预测：传统方法如X射线晶体学或冷冻电镜，需数月甚至数年才能解析单个蛋白质的三维结构，而错误结构直接导致药物靶点失效，浪费宝贵资源。这一瓶颈在传染病、癌症等紧急疾病中尤为致
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