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生成式推荐!推荐系统新范式还是新噱头?
文章围绕生成式推荐展开,介绍其概念,探讨效果和成本问题。以Meta的GR和快手的OneRec为例,分析收益与开销,指出不同团队应用情况,认为它或带来架构革新,也提醒勿盲目跟风。
一次汇报,资源投入暴涨数十倍:快手大模型推荐以 1/12 成本突围,技术负责人亲历的革新故事
InfoQ 专访快手科技副总裁周国睿,他分享了快手大模型推荐技术投入挑战、决策过程等。如汇报后资源投入涨数十倍,以 1/12 成本突围。还阐述推荐系统变革、技术押注及未来推荐系统突破点等观点。
推荐系统进入“大模型时刻”:昇腾NPU如何支撑千亿级生成式推荐落地
文章基于华为郭威在2025 AICon大会演讲,复盘华为推荐技术探索。介绍FuXi-α、β模型设计,解决训练和推理难题;分享“多阶段统一建模”进展,提出Performance Law;还介绍了训推系统优化及未来聚焦“强算力”“强模型”融合。
台积电不相信AI有泡沫
台积电2025年四季度财报多项指标超预期,2026年资本开支大幅上涨。其3nm制程和先进封装优势明显,产能供不应求。AI算力需求爆发让英伟达成新大客户,预计2026年超苹果,台积电未来营收增长可观。
马斯克罕见低头:开源𝕏推荐算法,自嘲“很烂”不过未来月更
马斯克开源𝕏推荐算法系统,这是几乎全由AI模型驱动的系统。它基于Grok - 1同款Transformer架构,通过学习用户历史互动行为推荐内容。虽获社区称赞,但算法有缺陷,马斯克也承认‘很烂’,未来将月更。
首个完整开源的生成式推荐框架MiniOneRec,轻量复现工业级OneRec!
中科大LDS实验室与Alpha Lab团队联合开源MiniOneRec,是生成式推荐首个完整端到端开源框架。它验证生成式推荐Scaling Law,可轻量复现OneRec,提供一站式训练与研究平台,技术优势明显。
台积电这份最新财报,让我们对AI的2026有数了
美东时间15日,台积电公布2025年Q4财报,营收、毛利、净利均高于预期。分析从先进制程和终端设备占比入手,指出3nm需求旺,2nm将出货,HPC增速或受封装限制,台积电看好AI,2026年资本开支增加。
推荐大模型来了?OneRec论文解读:端到端训练如何同时吃掉效果与成本
随着AI发展,推荐系统面临诸多问题,快手技术团队提出OneRec,以端到端生成式架构重构推荐系统全链路,在效果与成本上实现突破,已在快手双端服务用户,也有需完善之处。
爆发力超越波士顿动力液压机器人,PHYBOT M1实现全球首次全尺寸重型电驱人形机器人完美拟人态后空翻
动易科技的全尺寸人形机器人PHYBOT M1实现全球首次全尺寸重型电驱机器人完美拟人态后空翻,其爆发力超波士顿动力Atlas。这是对其动态性能的压力测试,电驱系统也在多方面超越液压方案。
当搜索遇见 AIGC:京东零售的“千人千面”素材生成实践
在 AIGC 浪潮下,视觉生成技术重构电商生态。京东零售李岩介绍“千人千面”商品素材生成技术链路,包括关键模型及实现框架,还发布焕新版京点点平台并预告新能力,推动电商个性化变革。