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    Spotify推深度个性化推荐服务Discover Weekly

    以下为文章原文: Spotify日前推出了一个新功能:Discover Weekly,一个针对7500万流媒体服务用户的个性化播放列表,基于用户的收听习惯以及用户的喜好,Discover Weekly会在每周一花上两个小时来做一个...在为用户提供适当功能之前,Discover Weekly最开始是作为Spotify的内部工具使用。...Spotify的目的在于,Discover Weekly可以根据每个不同用户的收听习惯进行“成长和改变”。...Ogle承诺道:“在某些星期中,你的最近收听会改变到其他新方向,那么,在其他星期里,Discover Weekly可能会为推荐自动做出相应的改变。”...我对Discover Weekly最感到激动的方面是,个性化是个全新的服务,但是没有新的思维模式和可学习的UI。我认为人们会知道怎么去做。

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    Spotify推深度个性化推荐服务Discover Weekly

    以下为文章原文: Spotify日前推出了一个新功能:Discover Weekly,一个针对7500万流媒体服务用户的个性化播放列表,基于用户的收听习惯以及用户的喜好,Discover Weekly会在每周一花上两个小时来做一个...在为用户提供适当功能之前,Discover Weekly最开始是作为Spotify的内部工具使用。...Spotify的目的在于,Discover Weekly可以根据每个不同用户的收听习惯进行“成长和改变”。...Ogle承诺道:“在某些星期中,你的最近收听会改变到其他新方向,那么,在其他星期里,Discover Weekly可能会为推荐自动做出相应的改变。”...我对Discover Weekly最感到激动的方面是,个性化是个全新的服务,但是没有新的思维模式和可学习的UI。我认为人们会知道怎么去做。

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    Elastic 的 Discover 的演变:从 ESQL 到上下文感知

    多年来,Discover 一直是开发者、安全分析师和 SRE 探索数据的起点。它是一个高效的工具,用于搜索和过滤海量数据集。但如果 Discover 不仅仅是帮助你找到数据呢?...Discover 中的 ES|QL 控件: 你现在可以直接在 Discover 中添加 ES|QL 控件——通过在查询中键入变量(例如,?service 或 ??host.name)。...Discover 提供基于维度的可视化,帮助你更快地创建指标。...Discover 标签LOOKUP JOIN 编辑器Discover 中的指标探索探索的未来:接下来是什么Discover 的演变远未结束。我们将继续推动边界,以创造更直观的用户体验。...我们致力于让 Discover 成为最有效和用户友好的数据探索工具。数据探索的新纪元Discover 现在比以往更加直观,更加贴合你的需求。

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    Spotify个性化推荐服务Discover Weekly:智能学习如何为你推荐音乐

    这就是Discover Weekly,基于用户的收听习惯以及用户的喜好来推荐,它就是这么神奇。 我本人就是Spotify的超级粉丝,且由其爱Discover Weekly。为什么呢?...对于那些在生活中与音乐隔绝的人,请允许我介绍一下我的最好的虚拟朋友: Spotify的Discover Weekly歌单 – 具体来说,是我的歌单。...事实证明,并不是只有我对“Discover Weekly”着迷 – 整个用户群都为之疯狂。这甚至使得Spotify彻底重新考虑其发展重心,将更多资源投入到基于算法的播放列表中。...现在,我将通过自己的“Discover Weekly”来探索我喜欢的新音乐了,这一切都得感谢幕后的机器学习算法。.../spotifys-discover-weekly-how-machine-learning-finds-your-new-music-19a41ab76efe

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    Google | 提出SELF-DISCOVER框架,大模型可自写推理结构!

    为此,Google的研究人员提出了「SELF-DISCOVER框架,可实现自动发现和构建推理结构,以解决各种任务」。...SELF-DISCOVER框架 SELF-DISCOVER框架的核心部分是自发现过程,它允许大型语言模型(LLMs)在没有明确标签的情况下,自主地为特定任务生成推理结构。...SELF-DISCOVER框架包含两个主要阶段:自发现特定任务的推理结构、应用推理结构解决问题。...「实施(IMPLEMENT)」 在适应了推理模块之后,SELF-DISCOVER框架将这些适应后的推理模块描述「转化为一个结构化的可执行计划」。...实验结果 在实验阶段,作者主要验证SELF-DISCOVER框架如何提升大型语言模型(LLMs)在处理复杂推理任务上的性能。

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    ITIL v5:Discover不是“收需求”,ITIL 第5版为什么把洞察放在第一步

    三、Discover到底在做什么:不是收集“想要”,而是识别“值得做”把Discover做成“收需求”,最大的风险是:你会把业务表达的解决方案当成问题本身。...四、Discover的核心产出:四个交付物,决定后面七步会不会返工Discover不是讨论会,它必须产生可用交付物。否则它就会被贴上“空谈”的标签。...五、Discover怎么做得稳:一套可直接照做的动作集下面给出一套更贴近现场的Discover动作集。它不追求完美,但足够把方向拉正,把风险压下去。...六、最常见的三种坑:Discover做不好,后面七步会加倍还债最后点三种常见坑,很多团队都踩过。1)把Discover当需求收集会需求越收越多,方向越走越散。...Discover阶段不处理,后面只能用救火来偿还。Discover不是为了写漂亮文档,而是为了减少返工、减少事故、减少体验摩擦。它看起来慢一点,但能让整体更快。

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    比人类专家快2倍,斯坦福联合英伟达发布TTT-Discover:用「测试时强化学习」攻克科学难题

    团队将该方法命名为「Test-Time Training to Discover」(TTT-Discover)。为了适应上述目标,其学习目标函数和搜索子程序都旨在优先考虑最有希望的解决方案 。...在业界看来,TTT-Discover 所提出的理念,或为持续学习打开了新的想象空间。...TTT-Discover 方法创新 下图展示了 TTT-Discover 的核心机制,展示 TTT-Discover 在测试阶段针对单个问题持续对大语言模型(LLM)进行训练,记 πθi 为在测试时训练第...需要注意的是,TTT-Discover 没有直接套用标准的 RL 算法(如 PPO/GRPO)。...而在另外两项测试中,TTT-Discover 同样取得了非凡的成绩。

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