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AI人工智能
大模型的“成本瘦身”運(yùn)動

大模型的“成本瘦身”運(yùn)動

大多數(shù)人可能都有感知，即大模型一直在變大，其存儲成本、運(yùn)維成本等各項(xiàng)成本也在不斷增加，這就導(dǎo)致大模型成為了一門極其燒錢的生意。這個時候問題就來了，當(dāng)一味求大的時代過去之后，我們要怎么給大模型“減負(fù)”呢？具體可以怎么實(shí)現(xiàn)？
秀才，短暫的鑿開抖音世界的圍墻

秀才，短暫的鑿開抖音世界的圍墻

最近，抖音推出了新版健康分管理制度，即將根據(jù)分值不同對直播賬號進(jìn)行分級分類管理。那么從這一制度的推出、以及最近“秀才”賬號被封等事件，我們可以看到背后抖音怎樣的主播生態(tài)？從秀才賬號被封引起的信息繭房話題中，我們又可以窺見怎樣的算法壁壘問題？
大廠項(xiàng)目實(shí)踐案例——美團(tuán)推薦系統(tǒng)“新穎性”建設(shè)思考

大廠項(xiàng)目實(shí)踐案例——美團(tuán)推薦系統(tǒng)“新穎性”建設(shè)思考

現(xiàn)在，越來越多平臺逐漸意識到了“新穎性”指標(biāo)對于推薦系統(tǒng)的重要性，那么，什么是新穎性？現(xiàn)有的平臺又是如何實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)新穎性的？本篇文章里，作者結(jié)合實(shí)際案例進(jìn)行了思考，一起來看。
業(yè)界動態(tài)
數(shù)據(jù)標(biāo)注，從藍(lán)領(lǐng)到白領(lǐng)

數(shù)據(jù)標(biāo)注，從藍(lán)領(lǐng)到白領(lǐng)

伴隨著大模型、自動駕駛等領(lǐng)域的需求誕生，與新的應(yīng)用場景的不斷出現(xiàn)，現(xiàn)在，數(shù)據(jù)標(biāo)注市場也將迎來洗牌動作，行業(yè)對數(shù)據(jù)表述服務(wù)商的能力也提出了新的要求。具體如何解讀當(dāng)下及未來的數(shù)據(jù)標(biāo)注市場？或許可以來看看作者的解讀。