中科大王皓：当前推荐大模型急需解决的几大难题

文章预览

嘉宾 | 王皓 策划 | 李忠良 大模型已经广泛应用于推荐系统，它们通过处理海量数据，能够精准地捕捉和预测用户的兴趣偏好，为用户提供个性化的推荐服务。最新的研究工作表明，与传统推荐算法相比，基于大模型的推荐系统在性能上实现了质的飞跃。然而，大模型的有效性并非没有挑战，例如大模型的训练需要依赖于高质量的数据。数据的质量直接影响到模型的学习和预测能力。数据的收集、清洗和处理过程复杂且成本高昂。 在 8 月 18-19 日的 AICon 上海站，InfoQ 邀请了中国科学技术大学特任副研究员 王皓 就这些问题进行深入分析，他将以《大模型在推荐系统中的落地实践》为主题进行分享。通过他的分享，你可以了解大模型在推荐系统相关现状以及了解大模型在推荐系统中的相关实践尝试与经验。本文为会前采访文章，希望对你了解大 ………………………………