Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender SystemsIntroductionPinterest是一款以兴趣为基础的...
ByteBrain团队SIGMOD25 | 基于预训练语言模型的NDV估计
导读本文的核心思想是利用预训练语言模型通过语义信息来做开箱即用的NDV估计,已经被SIGMOD25接收,SIGMOD25 Reviewer给出的评价:本文是第一个基于语义信息做NDV估计的工作。论文标...
Transformer优化之Side Information
一、背景 Non-invasive Self-attention for Side Information Fusion in Sequential Recommendation序列推荐系统的目标是基...
图神经网络系列四:GraphSage
Inductive Representation Learning on Large Graph引言概要两类图算法在大规模图上学习节点embedding,在很多任务中非常有效,一般来说分位l两类算法:...
图神经网络系列三:社交关系推荐GraphRec
Graph Neural Networks for Social Recommendation论文创新点一般,网上的评价不高特别是针对代码和实验效果质疑声很大, 但是作者写了一手好八股,我们借鉴一下实...
图神经网络系列二:NGCF & DiffNet
一、协同过滤背景介绍SIGIR'19的一篇论文Neural Graph Collaborative Filtering(NGCF)介绍了用图神经网络(GNN)来增强协同过滤推荐系统的方法。今天我们来聊...
攻防ai基础篇-transformer模型详解
作者:yueji0j1anke首发于公号:剑客古月的安全屋字数:1898阅读时间: 20min声明:请勿利用文章内的相关技术从事非法测试,由于传播、利用此文所提供的信息而造成的任何直接或者间接的...
TiSASRec:时间序列优化之时间间隔感知
一、背景序列化推荐系统通过探索用户的交互顺序,以此基于他们最近所做过的事情的上下文预测他们的下一个动作。之前有马尔可夫链以及循环神经网络RNN和Self Attention可以解决类似的问题。但是大多...
学习笔记 | 用大模型来判断文档是否敏感
大模型发展如火如荼,我也一直在琢磨,这玩意除了日常知识问答和辅助写代码,还能对我的项目需求有啥助力。最近,有一个做知识社区的 PM 找到我,说最近有人把一些项目文档、述职报告发在公开的社区里了,希望能...
通俗地说说RAG及其与大模型的结合
RAG 全称 Retrieval-Augmented Generation,翻译成中文是检索增强生成。这一年多,在大模型应用领域,RAG频繁地出现。为什么它这么热?需要怎么理解看待RAG?01为什么需...
一个有趣的prompt注入
一个很有趣的prompt注入,从而外带代码中的隐私数据到黑客指定服务器。这个过程中如果配置的数据库账号密码被embedding 很可能会被外带出去用AI写代码得注意⚠️AI下任何数据都是需要注意安全的...
开源、离线、免费商用的大模型知识库:Langchain-Chatchat
你是否也有这样的桌面?为了方便找材料,全部放到了桌面,最后结果就是“用起一时爽,找起火葬场”。 (图片来源于网络) 你是否也是盘即个人电脑磁使再怎么不够用,也舍不得删除几年前做的运维方案、架构方案、设...