假设有 10W 的用户数据,每天浏览新闻,是否是可以通过把用户的 id 和用户看过的新闻记录给过去,然 ai 自动分析用户对那些种类的新闻更感兴趣?
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woscaizi 4 天前
今日头条是一款信息类互联网产品,它会基于数据挖掘的推荐引擎向用户推荐文章。它由中国互联网创业者张一鸣于 2012 年 3 月创建,于 2012 年 8 月发布第一个版本。
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qiniu2025 4 天前
当然可以,但是很不可控,要控制 AI 按需要的方式推荐,还需要做很多工作,比如建立标签库,抖音给每个人都有 3000 个标签,训练专用的模型才能降低成本,用这些公开几十亿,几百亿参数的模型亏死
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ns09005264 4 天前
如果标签系统好的话,推荐系统用不上昂贵的模型就能有好的效果。
所以可以在源头上使用昂贵的模型对文章或视频进行标签分析,建立完善的标签系统,剩下的就可以用廉价的模型进行推荐。 |
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gaobh 4 天前 via iPhone
可以是可以,花的 token 估计不是一般的多
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hahaha121 OP @ns09005264 好主意,成本巨降;
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huluhulu 4 天前 1
别把现在的 AI 神话,不过是 LLM 、AIGC 而已。
做这种事情,用数据挖掘/ML 之类的推荐系统足够了,效果比 LLM 好多了,成本还省很多。 要了解 LLM 的边界。 |
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musi 4 天前
v2 现在的标签也是由大模型驱动了,你可以去搜一下 livid 发的帖子
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Yadomin 4 天前
这不就是最新最热的 Generative Recommendation 吗
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w568w 4 天前
这个想法早在 LLM 刚流行那年就被研究烂了,结论是系统更重要。LLM 在系统中的地位固然重要,但系统设计本身和 LLM 其实没有太大关系,反而要为了 LLM 做出许多妥协(例如输入不能太长,输出要经过校验,优化硬件满足实时性要求等等)。
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murmur 4 天前
推荐系统核心算法 :selelect title,content,author from articles order by paid_money desc
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murmur 4 天前
你这个东西有点悖论,就是新闻是没法推荐的,因为新闻的发生不以用户的主管爱好为转移,除非是编造的假新闻和洗稿新闻
比如我喜欢看美国着火,美国枪击,这事即便是美国也不够我看的啊 |
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GeekGao 3 天前
@woscaizi 非要说算法那肯定不一样(具体你可以看看他博客的历史存档),但是效果是差不多的。只是那会儿没有移动端。相比头条收集信息的维度少(例如性别、LBS 数据),底线更高,只推荐全网大 v 的内容,而非头条系杂七杂八的自媒体小黄文
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RealMan 3 天前
LLM 和推荐系统的结合一直都很火,我自己也是研究相关方向的。现在比较认可的方向是生成式推荐和对话式推荐,和用户的多轮对话,不断捕获用户兴趣,生成跟用户兴趣相关的推荐产品。和传统推荐系统是互相促进的关系,不是取代。
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neptuno 3 天前
术业有专攻,你可以按照大模型技术栈训练一个推荐系统,而不是调用 api
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