形式上,OneRec是TIGER范式的生成式召回延续,这部分技术其实没什么可说的,有QARM之后,做这个应该是水到渠成的事。
但这次的根本的蜕变在于,通过与RL范式完成了 召回-排序 的联动,在真实业务上打开了新的增量空间和视角;利用P-Score(引了另一篇盖坤大佬的工作)将Ranking Model改造为线上融合分预估模型(应该可以理解为就是精排提供reward),这样OneRec能够一定程度上生成线上需要的item,有了对约束项进行控制的方式。
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形式上,OneRec是TIGER范式的生成式召回延续,这部分技术其实没什么可说的,有QARM之后,做这个应该是水到渠成的事。
但这次的根本的蜕变在于,通过与RL范式完成了 召回-排序 的联动,在真实业务上打开了新的增量空间和视角;利用P-Score(引了另一篇盖坤大佬的工作)将Ranking Model改造为线上融合分预估模型(应该可以理解为就是精排提供reward),这样OneRec能够一定程度上生成线上需要的item,有了对约束项进行控制的方式。
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更新一下,发现dart3的模式匹配,一定程度能缓解 最近因为...
不不不,把python去掉,只用rust。 组合个毛线啊,...
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正如题目所言,本文意在从头到尾来剖析游戏更新的全流程,包括A...
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