标签： 元学习

解密电商新引擎：多模态学习如何重构推荐系统的转化密码

Tim
0
67
tech
, , , ,

在电商平台日均千亿级曝光量的战场中，传统推荐系统正面临三大技术瓶颈：商品表征维度单一带来的"特征盲区"、用户行为稀疏性导致的"冷启动困境"，以及跨模态信息割裂形成的"体验断层"。某头部电商平台数据显示，仅依赖历史点击数据的推荐模型，对新用户的点击率较活跃用户低63%，这背后折射出单模态推荐的致命缺陷

推荐系统颠覆式创新：解析短视频巨头如何用大语言模型重构用户兴趣图谱

Tim
0
75
tech
, , , , ,

在信息爆炸的短视频时代，推荐系统正经历着从传统机器学习到认知智能的范式迁移。某全球头部短视频平台日均处理用户行为数据超PB量级，其最新算法架构通过深度融合大语言模型（LLM），将内容推荐准确率提升了37.8%，用户停留时长增加了22.4%。这场技术变革背后，是推荐系统从"行为预测"到"意图理解"的质

突破模态壁垒：基于神经潜空间的强化学习架构革命

Tim
0
65
tech
, , , ,

当深度强化学习遭遇多模态感知需求时，系统设计者往往陷入维度灾难与技术妥协的两难境地。传统架构在处理视觉、语音、触觉等异构数据时，需要为每个模态单独设计特征提取网络，导致参数规模呈指数级增长。某实验室2022年的实验数据显示，在6模态机器人控制任务中，传统多分支网络的内存消耗达到单模态任务的17.8倍

类脑计算与跨模态革命：下一代AI如何突破算力与感知极限？

Tim
0
72
tech
, , , , ,

在算力需求暴涨与数据异构化双重压力下，传统深度学习正面临根本性挑战。本文深入剖析脉冲神经网络（SNN）与多模态大模型两大前沿方向，揭示其突破AI瓶颈的技术路径与实现方案。 一、脉冲神经网络：从生物仿真到计算范式突破 1.1 类脑计算的核心优势 ...