如何评价 Perplexity 消除了 DeepSeek 的审查以提供公正、准确的回答？ - 知乎,Επιχειρηματικοί Οδηγοί , Κατάλογοι Εταιρεία

companydirectorylist.com Παγκόσμια Επιχειρηματικοί Οδηγοί και κατάλογοι Εταιρείας

Λίστες Χώρα

ΗΠΑ Κατάλογοι Εταιρεία

Καναδάς Λίστες Επιχειρήσεων

Αυστραλία Κατάλογοι επιχειρήσεων

Γαλλία Λίστες Εταιρεία

Ιταλία Λίστες Εταιρεία

Ισπανία Κατάλογοι Εταιρεία

Ελβετία Λίστες Επιχειρήσεων

Αυστρία Κατάλογοι Εταιρεία

Βέλγιο Επιχειρηματικοί Οδηγοί

Χονγκ Κονγκ Εταιρεία Λίστες

Κίνα Λίστες Επιχειρήσεων

Ταϊβάν Λίστες Εταιρεία

Ηνωμένα Αραβικά Εμιράτα Κατάλογοι Εταιρεία

Κατάλογοι Βιομηχανίας

ΗΠΑ Κατάλογοι Βιομηχανίας

English Français Deutsch Español 日本語 한국의 繁體简体 Português Italiano Русский हिन्दी ไทย Indonesia Filipino Nederlands Dansk Svenska Norsk Ελληνικά Polska Türkçe العربية

KDD’24 | Gen-RecSys：生成式范式 × 多模态跨界，重塑推荐系统版图 - 知乎
对比传统协同过滤，生成式模型（如 VAEs 、 GANs 、 Diffusion 、 LLMs 、多模态模型）具备更强的分布建模能力，不仅能基于用户-物品交互，还能挖掘文本、图像、视频等丰富信息，支持零少样本生成、交互推荐、可解释推荐等功能。
基于生成模型的推荐系统综述 (Gen-RecSys) - 腾讯云
这篇综述调研了生成式推荐模型（Gen-RecSys）的进展，涵盖交互驱动模型、大型语言模型的应用及多模态模型的整合。讨论了其影响、危害及挑战，强调RAG、工具增强型大语言模型和个性化内容生成等未来研究方向。
大模型驱动的多模态信息生成与信息推荐 - 河南师范大学
摘要：随着人工智能技术的快速发展，大语言模型在多模态信息生成和推荐系统中扮演核心角色。介绍了大模型如何通过跨模态学习，实现文本、图像、音频和视频数据的融合，推动信息生成的自动化和多样化，显著提升内容生成质量。在推荐系统中，大模型通过嵌入匹配、token 表示和直接作为
WSDM‘2024 基于大模型 (LLMs)的推荐系统基于内容的多模态推荐系统（代码，多模态推荐数据集）
本文探讨了如何利用大型语言模型（LLMs）增强基于内容的多模态推荐系统，解决数据稀疏性和噪声问题。 LLMRec提出通过LLMs处理用户交互和文本信息，设计了剪枝策略和MAE技术确保数据可靠性，实验证明了其在推荐准确性和个性化方面的优势。
[论文评述] Multi-modal Generative Models in Recommendation System
综上所述，多模态生成模型的进步为推荐系统的发展开辟了新的方向，尤其是在电商、个性化服务、用户体验等方面具有广泛的应用潜力。这些模型不仅提升了推荐的准确性和个性化体验，也为用户的决策过程提供了更多的支持和便利。
生成式推荐系统近期研究工作梳理 - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎
为了解决这些问题，本文提出了MMGRec模型，引入生成式范式来构建多模态推荐系统。在MMGRec模型中，为了学习物品的离散编码，作者首先设计了Graph RQ-VAE模型，该模型融合了多模态信息以及用户-物品协同交互信息。
MMGRec：使用 Transformer 模型的多模态生成推荐,arXiv - CS - Information Retrieval - X-MOL
为此，我们提出了一种新的 MMGRec 模型，将生成范式引入多模态推荐中。具体来说，我们首先设计了一种分层量化方法 Graph RQ-VAE，根据其多模态和 CF 信息为每个项目分配 Rec-ID。
推荐算法周报 (2025. 4. 14)：RQ-VAE火热的原因是能够有效整合多模态数据 - 知乎
提出一种针对多模态序列推荐的创新方法，旨在解决现有方法在行为信号与多模态信息对齐及序列建模中的不足。通过双重对齐量化和语义感知序列建模提升推荐性能。