超越传统AI！新型多智能体系统MESA 探索效率大幅提升
探索多智能体强化学习的协同元探索&，mdash，&，mdash，MESA算法深度解读在多智能体强化学习，MARL，的征途中，如何高效探索以发现最优策略一直是研究者们面临的挑战，特别是在稀疏奖励的环境中，这一问题变......
聊聊Meta近期的推荐系统大模型
最近，Meta发表了两篇和推荐系统相关的大模型工作，这类工作不是讲NLP等领域的大模型应用到推荐系统，而是直接使用推荐系统的数据训练大模型，一直以来，阻碍CTR预估等模型朝大模型发展的一个阻碍是，这类模型并不存在像NLP、CV领域模型中的s......
大模型RAG系统的成长之路 RAG系统的四层天梯
第一章，为什么要给大模型喂&，quot，额外营养&，quot，想象一下，你有一个超级智能的AI助手，它几乎无所不知，但当你问它&，quot，今天的股市行情如何，&，quot，或者&am......
RAGChecker RAG 一个精细化评估和诊断 系统的创新框架 显著超越RAGAS
RAG应用已经是当下利用大模型能力的典型应用代表，也获得了极大的推广，各种提升RAG性能的技术层出不穷，然而，如何全面、准确地评估RAG系统一直是一个挑战，传统评估方法存在诸多局限性，无法有效评估长文本回复、难以区分检索和生成模块的错误来源......
多智能体 Multi
嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！今天来简单聊聊Multiagent系统，明天会分享一个简单的多智能体系统实战～，MultiAgent系统到底是啥，想象一下，如果有一个团队，每个成员都有自己的角色和任务，但又能互相协作，共同完成......
KDD24大厂推荐系统优化工作总结
今天这篇文章给大家介绍几篇KDD2024中，大厂在推荐系统领域的优化工作，论文来自爱彼迎、腾讯、快手、美团等公司，设计多目标建模、多样性、搜索意图建模、rankingloss等问题，1.爱彼迎，多目标建模和模型蒸馏论文标题，Multiobj......
一文汇总 推荐系统中多任务学习的优化思路
多任务学习是推荐系统中非常常见的一个问题，推荐系统中，经常要对多个目标进行预测，比如点击率、转化率、观看时长等等，将这些任务联合学习，希望通过不同的监督信息，互相增强各自目标的拟合能力，但是同时，不同目标之间又不一定是正向关系，可能存在负......
Mixture
嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！首先，让我们来聊聊LLM，这些模型通过在海量数据集上预训练，已经展现出了惊人的能力，无论是理解还是生成自然语言，它们都能做得很好，但问题来了，这些模型的规模和训练成本都很高，这让它们在实际应用中......
Nature 自然 多智能体系统中的高效决策与去中心化强化学习的应用 机器智能子刊
随着技术的不断进步和数据量的爆炸性增长，大规模人工智能，AI，系统的需求日益增加，这些系统在交通管理、电力分配、城市规划等多个领域展现出巨大的潜力，但是如何在扩展AI模型的同时保持其性能，成为了一个亟待解决的难题，大规模AI系统面临的主要挑......
利用生成世界模型优化多智能体系统决策 国家人机混合增强智能重点实验室项目
生成模型在单智能体场景中的应用已经取得了显著进展，例如，UniSim通过预测图像中的动作来推断未来的情景，展示了从广泛数据中学习的模拟器可以推广到现实世界，并弥合仿真与现实的差距，而Genie则允许用户在生成的环境中逐帧行动，为训练未来的通......