推荐系统
  1. 首页
  2. 推荐系统

列表

URM

URM

URM是由阿里妈妈开发的通用推荐模型，结合大语言模型与电商领域知识，提升推荐效果。其采用多模态融合与Sequence-In-Set-Out生成方式，支持多场景、多目标、长尾及发现性推荐。具备高效率、零样本学习能力，适用于工业级推荐系统，已应用于阿里妈妈展示广告场景，优化用户体验与商家投放效果。
AI项目与工具 2025年06月11日
Smithery

Smithery

Smithery 是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的服务器托管平台，提供集中化发现、托管与分发服务。通过标准化接口，简化 AI 系统与外部数据源的集成，提升开发效率和系统可扩展性。适用于智能 IDE、客服系统、推荐引擎、自动化工作流及研究分析等多种场景，助力 AI 应用的高效开发与部署。
AI项目与工具 2025年06月12日
LIGER

LIGER

LIGER是一种由Meta AI等机构研发的混合检索模型，结合生成式检索与密集检索技术，提升推荐系统的效率与准确性。其核心功能包括高效生成候选项目、优化排序、处理冷启动问题及融合语义信息。LIGER通过多目标优化和语义融合机制，显著提高了推荐的精准度与适应性，广泛应用于电商、内容、社交及教育等领域。
AI项目与工具 2025年06月12日
NMT

NMT

NMT是一种由UC Berkeley和阿里巴巴联合开发的多任务学习框架，通过将多任务优化问题转化为约束优化问题，实现高优先级任务性能的保障。它基于拉格朗日乘数法，结合梯度下降与上升算法，简化了超参数调整流程，提高了模型训练效率和稳定性。NMT适用于推荐系统、搜索引擎、自然语言处理和金融风控等多个领域，具有良好的兼容性和扩展性。
AI项目与工具 2025年06月12日
Memory Layers

Memory Layers

Memory Layers是一种由Meta研发的技术，通过引入可训练的键值查找机制，为模型增加了额外参数而不增加计算负担。它通过稀疏激活模式补充计算密集型前馈层，显著提升了模型在事实性任务中的表现，同时增强了模型的记忆与知识获取能力。Memory Layers的核心优势在于其高效的信息存储与检索机制，并且在问答、语言模型、推荐系统、知识图谱及对话系统等场景中具有广泛应用前景。
AI项目与工具 2025年06月12日
Bocha Semantic Reranker

Bocha Semantic Reranker

Bocha Semantic Reranker是一款基于语义的排序模型，用于提升搜索和问答系统的准确性。它通过二次优化初步排序结果，评估查询与文档的语义相关性，并为文档分配语义得分。该工具支持多种语言模型，适用于搜索引擎优化、问答系统、推荐系统和智能客服等领域，旨在改善用户体验并提高系统效率。
AI项目与工具 2025年06月12日
豆包向量化API

豆包向量化API

Doubao-embedding是字节跳动推出的语义向量化API，支持中英文文本处理及长文本向量化，提供多种维度的向量输出和丰富的SDK支持，适用于搜索引擎、推荐系统、知识图谱构建和自然语言处理等多种应用场景。
AI项目与工具 2025年06月12日
Project IDE

Project IDE

Project IDE是一款零代码AI应用开发工具，通过可视化界面支持用户快速构建完整的AI应用。它集成了UI Builder、工作流编辑器等功能模块，可与多种数据源交互，并支持将应用发布为API服务或上架至商店，适用于自动化客户服务、内容创作、个性化推荐等多个场景。 ---
AI项目与工具 2025年06月12日
MARS

MARS

MARS是一款由字节跳动开发的优化框架，专注于提升大型模型训练效率。它融合了预条件梯度方法与方差减少技术，并通过缩放随机递归动量技术优化梯度估计。MARS支持多种Hessian近似方式，可生成基于AdamW、Lion和Shampoo的优化算法实例。该框架适用于深度神经网络、大规模语言模型、计算机视觉任务及强化学习等领域，能有效加速模型收敛并提高训练稳定性。
AI项目与工具 2025年06月12日
MobileLLM

MobileLLM

MobileLLM是一款针对移动设备优化的大型语言模型，具有语言理解与生成、零样本常识推理、聊天交互、API调用、文本重写与摘要生成以及数学问题解决等功能。它通过深度薄型架构、SwiGLU激活函数、嵌入共享和分组查询注意力机制等技术，在低参数环境下实现高效性能，适用于移动聊天、语音助手、内容推荐、教育辅助和移动搜索等多种应用场景。
AI项目与工具 2025年06月12日