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机智的叉烧
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机智的叉烧
心法利器[139] | 算法方案设计:我的规范化框架与避坑要点
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人工智能与算法
机器学习
算法
陋室,用知识装点。房主主要谈论与数学和计算机相关的知识,不定时推送和个人学习进度相关的知识,大数据时代,数学和计算机一个不能拉下。来一起学习和讨论吧!
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前沿重器[73] | 深入技术深水区:RAG与Agent如何实现精准个性化
大模型
大模型
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前沿重器[72] 大模型“外脑”揭秘:Context Engineering综述
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前沿重器[71] Context Engineering深度解读:范式跃迁,还是概念包装
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前沿重器[70] | Query优化前沿综述:核心方法解读与个人实战启示
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数据中台
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前沿重器[69] | 源码拆解:deepSearcher动态子查询+循环搜索优化RAG流程
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心法利器[136] | 算法开荒:大模型版本下高效应对碎片化需求的实战指南
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算法
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前沿重器[68] | 北邮腾讯MemoryOS:分层记忆模式解决大模型长记忆问题(下)
云原生
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前沿重器[67] | 北邮腾讯MemoryOS:分层记忆模式解决大模型长记忆问题(上)
大模型
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机器学习
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前沿重器[66] | 美团搜索广告召回迭代实践启示
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心法利器[135] | 五千字聊算法工程师的成长反思(答读者问)
大模型
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机器学习
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前沿重器[65] | 大模型评判能力综述
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心法利器[134] | 算法工作6年经验分享:把活干得漂亮
大模型
大模型
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前沿重器[64] | 阿里妈妈URM大模型:基于LLM的通用推荐新方案
大模型
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推荐算法
数据中台
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前沿重器[63] | SIGIR25-个性化实时检索增强机器人主动对话能力
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算法
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心法利器[133] | 为什么我的大模型效果不好
大模型
大模型
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关系型数据库
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前沿重器[61] | Agentic RAG综述解读
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云通信
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前沿重器[62] | 综述解读:大模型在搜索推荐中的应用
AI
大模型
向量数据库
推荐算法
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心法利器[132] | 大模型系统性能优化trick
大模型
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向量数据库
推荐算法
分享一些大模型系统性能优化的小技巧。
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前沿重器[59] | 淘宝LLM落地电商推荐实践启示
大模型
大模型
向量数据库
推荐算法
分享一篇最近淘宝电商落地大模型的思路,并给出自己的一些想法。
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