推荐系统精选：优质AI工具与开源项目聚合
大型语言模型(LLMs)研究进展综述
本文综述了大型语言模型(LLMs)领域的最新研究进展,包括多模态、参数高效微调、提示工程、可解释性等多个方向,并对未来研究趋势进行了展望。
大语言模型在推荐系统中的应用：一个全面综述
本文全面综述了大语言模型在推荐系统中的应用，包括大语言模型的优势、主要应用方式、关键挑战以及未来发展方向，为研究人员和实践者提供了系统性的参考。
RSPapers: 推荐系统领域必读论文精选
RSPapers是一个精心策划的推荐系统领域必读论文列表,涵盖了从经典算法到最新研究成果的广泛内容,是推荐系统研究者和实践者的重要参考资源。
应用机器学习:从理论到实践的探索之旅
本文深入探讨了应用机器学习的各个方面,从数据质量、特征工程到模型部署,全面介绍了业界领先公司在实践中的经验和洞见,为读者提供了将机器学习应用于实际问题的宝贵指导。
Recommenders: 推荐系统最佳实践工具包
Recommenders是一个开源项目,旨在帮助研究人员、开发人员和爱好者快速构建和评估各种经典和最先进的推荐系统算法。本文将全面介绍Recommenders项目的主要功能、算法实现以及使用方法。
FunRec - 推荐系统入门教程
FunRec是一个面向具有机器学习基础并希望进入推荐算法岗位的学习者的推荐系统入门教程。本教程 涵盖了推荐系统概述、算法基础、实战案例和面试经验等内容,旨在帮助学习者从基础到实践再到求职形成一个完整的学习闭环。
DeepCTR:易用、模块化、可扩展的深度学习CTR预估模型库
DeepCTR是一个基于深度学习的点击率(CTR)预估模型库,提供了易用的接口、模块化的结构和强大的扩展性,可以快速构建和训练各种复杂的CTR模型。
深度学习项目创意大全:提升编程技能的实用指南
本文汇总了30多个实用的深度学习和机器学习项目创意,涵盖了文本、预测、推荐系统、计算机视觉等多个领域,适合学术研究和工业应用,难度从入门到研究级别不等。这些项目创意旨在帮助开发者提升编程技能,激发创新思维。
Trieve: 全方位的搜索、推荐和RAG基础设施
Trieve是一个强大的API平台,为开发者提供了构建高质量搜索、推荐和检索增强生成(RAG)系统的全套基础设施。它集成了先进的向量搜索、语义理解和大语言模型技术,大大简化了复杂AI应用的开发过程。
Trieve：全方位的搜索、推荐和RAG基础设施
Trieve是一个强大的API平台，为开发者提供了构建高质量搜索、推荐和检索增强生成(RAG)系统的全套基础设施。它结合了先进的语言模型和精细调优工具,让企业能够快速构建和部署智能搜索和AI应用。
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