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原標(biāo)題：AI大模型正改變著推薦系統(tǒng)的未來
關(guān)鍵字：系統(tǒng),用戶,模型,算法,數(shù)據(jù)
文章來源：AI前線
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內(nèi)容摘要：

作者 | 蔣志偉
本文內(nèi)容從技術(shù)角度介紹推薦系統(tǒng)、AI 大模型前沿技術(shù)。整理一些大模型和推薦系統(tǒng)相關(guān)的交集。同時，我從產(chǎn)品、技術(shù)發(fā)展趨勢，大膽預(yù)測 AI 大模型對未來推薦系統(tǒng)的影響。本文適合關(guān)注 AI、推薦系統(tǒng)相關(guān)領(lǐng)域的朋友。考慮到 AI、LLM、推薦算法本身晦澀難懂，很多專門學(xué)科知識，我盡量用易懂的原理圖解釋，相關(guān)部分附上更深度的技術(shù)介紹鏈接。本文希望從產(chǎn)品、技術(shù)、商業(yè)多維度分析推薦系統(tǒng)未來的趨勢和 AI 大模型帶來的革新價值。
一、介紹推薦系統(tǒng)廣泛用于眾多領(lǐng)域，只要存在“消費(fèi)商品”的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，都需要推薦系統(tǒng)。
無處不在的推薦系統(tǒng)以下是一些知名的提供 AI 推薦系統(tǒng)產(chǎn)品和服務(wù)的公司：
Netflix – 利用協(xié)同過濾算法為用戶推薦電影和電視節(jié)目Amazon – 使用基于項(xiàng)目和基于內(nèi)容的推薦算法推薦產(chǎn)品YouTube – 使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦個性化視頻內(nèi)容Spotify – 基于音樂元數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)推薦音樂Facebook – 利用深度學(xué)習(xí)模型推薦好友、頁面和新聞源Google – 在搜索、Gmail、YouTube等產(chǎn)品中使用推薦系統(tǒng)Pinterest – 使用計算機(jī)視覺和深度

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文章來源：AI前線
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作者簡介：面向AI愛好者、開發(fā)者和科學(xué)家，提供大模型最新資訊、AI技術(shù)分享干貨、一線業(yè)界實(shí)踐案例，助你全面擁抱AIGC。