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a. 首先AUC代表的是模型把全部样本放在一起排序的能力，但是你要的其实是每个用户在每一刷里面，把更好的内容排在前面的这样一个模型。 所以很简单，不要光用AUC来评估，用UAUC（把每个用户所有的样本分别算个AUC再加权平均）或者PageAUC（把每一刷的10条样本算个AUC再平均）来看，新的模型是不是比原有的模型更好。 这两个指标是更有个性化判断能力的 离线指标 。 b. 检查线上线下的数据是否计算一致，比如线上打分器打出来的分数和你离线模型用 离线log 数据打出来的是不是一样。 这是相当一部分模型错误的主要原因。 2. userId和 feeds 下拉深度是否是一个好的特征，该怎么用. 当然是好的特征，因为他们含有信号，不知道你的 ctr 模型是用在广告还是推荐。
2018年8月3日 · 尝试回答下：. Linkedin Learning来自于Linkedin收购并整合的 Lynda.com ，其理念是采用 Lynda 的 教育服务 并将其与 LinkedIn 数据进行整合，这样用户在求职网络之内，也可以学习应聘岗位相关的知识和技能，旨在确保用户掌握新技能并保持知识定期更新的学习 ...
82 人赞同了该回答. 我觉得这两个方向并不冲突，都是很重要的研究方向！. ”以LLMs为核心“，针对的场景还是类GPT4的，Input可以是各个模态的，Output是文本的，主要两类，第一类以LLM作为核心模块，其他模态来对齐的端到端的模型，我们的mPLUG-Owl ，miniGPT4；LLM ...
何舜成 神经计算与机器学习/Ingress玩家/星空摄影
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视 ...
应试教育不会影响创造力，影响创造力的是疲劳教育。. 让你一直超负荷工作，挤占所有空余时间，完成工作后再也提不起思考的劲，每天浑浑噩噩地活着。. 应试教育卷上去，那要背、要记的东西就会越多，自然会转变为疲劳教育。. 卷上去的根本原因就是分配 ...
m帽子！. 反应？. 你让国际上怎么反应？. 缅甸官方自己都说了，同盟军‘故意’在炮弹上刻上中文，以此来误导两国国民。. 缅甸已经抓了自己的国防副部长，要移交给我们审判处理，我刚听到这个消息的时候都懵逼了，果然战狼拍的什么玩意. （ 为什么 ...
