产品应用8
阿里RecGPT:LLM推荐系统落地方案
王喆的AI笔记
AI 摘要
阿里RecGPT推荐系统在召回和可解释性落地。召回用三塔结构,借LLM理解语义提升多样性;给出推荐归因,用离线预处理技巧。大模型微调分三步,评估用LLM as a Judge降低人力。
阅读原文 · 王喆的AI笔记
RecGPT-阿里的LLM推荐系统落地方案
文章介绍阿里RecGPT推荐系统落地方案,包括召回和推荐可解释性两方向。召回采用三塔结构,通过挖掘用户兴趣生成商品标签提升召回多样性。还提及行为序列压缩、推荐归因等,以及大模型微调和评估方法。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
产品应用8
阿里云平台完成 DeepSeek Harness 评测
本文分享基于阿里云 AgentLoop 平台的 DeepSeek Harness 评测实践。介绍了 DeepSeek Harness 工程架构,阐述 AgentLoop 平台接入方式及价值,还详述评估器设计思路、展示评测结果,最后总结方法论并展望后续工作。
阿里云开发者
新闻资讯7
TAAC×KDD大赛落幕,600万奖池有归属
TAAC × KDD Cup 2026大赛落幕,600万奖池揭晓归属。大赛吸引52国13913名选手,竞争激烈。冠军团队分别用DeepSeek网页版等工具,在赛题“统一建模”难题上各展方案,其成果或助广告外的LLM研究。
机器之心
开源动态7
HarnessEval开启RSI时代新评测范式
过去一年AI进入RSI时代,但评测方式仍停留在过去。MirroS联合多方发布HarnessEval,将Harness引入评测领域,使评测成为具备自我进化能力的智能系统,还率先应用于交互式世界模型评测。
特工宇宙
新闻资讯7
DeepSeek涨价,OpenAI降价,Agent改写价格战
近期,DeepSeek上调API价格,V4 Pro等型号涨幅明显;而OpenAI的GPT - 5.6 Luna API价格降80%,Terra降20%。这背后是大模型价格竞争方向转变,受竞争、广告、效率及Agent使用方式等因素影响。
DeepTech深科技