KDD2024最佳学生论文解读,中科大、华为诺亚:序列推荐新范式DR4SR

AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年,本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com
8 月 25 日 - 29 日在西班牙巴塞罗那召开的第 30 届 ACM 知识发现与数据挖掘大会 (KDD2024) 上,中国科学技术大学认知智能全国重点实验室陈恩红教授、IEEE Fellow,和华为诺亚联合发表的论文 “Dataset Regeneration for Sequential Recommendation”,获 2024 年大会 Research Track 唯一最佳学生论文奖。论文第一作者为中科大认知智能全国重点实验室陈恩红教授,连德富教授,与王皓特任副研究员共同指导的博士生尹铭佳同学,华为诺亚刘勇、郭威研究员也参与了论文的相关工作。这是自 KDD 于 2004 年设立该奖项以来,陈恩红教授团队的学生第二次荣获该奖项。
论文链接: https://arxiv.org/abs/2405.17795 代码链接: https://github.com/USTC-StarTeam/DR4SR












Avec tâches de pré-formation, les équipes de recherche peuvent désormais pré-former un régénérateur d'ensembles de données. Dans cet article, ils adoptent le modèle Transformer comme architecture principale du régénérateur, et sa capacité de génération a été largement vérifiée. Le régénérateur d'ensemble de données se compose de trois modules : un encodeur pour obtenir des représentations de séquence dans l'ensemble de données d'origine, un décodeur pour régénérer les modèles et un module d'amélioration de la diversité pour capturer les relations de mappage un à plusieurs. Ensuite, l'équipe de recherche présentera ces modules séparément.
L'encodeur se compose de plusieurs couches empilées d'auto-attention multi-têtes (MHSA) et de réseau à action directe (FFN). Quant au décodeur, il reproduira les modèles de l'ensemble de données X' en entrée. Le but du décodeur est de reconstruire le motif
. Ils ont compressé






Différents modèles cibles préfèrent différents ensembles de données
Le débruitage n'est qu'un sous-ensemble du problème de reconstruction des données
以上是KDD2024最佳学生论文解读,中科大、华为诺亚:序列推荐新范式DR4SR的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

同样是图生视频,PaintsUndo走出了不一样的路线。ControlNet作者LvminZhang又开始整活了!这次瞄准绘画领域。新项目PaintsUndo刚上线不久,就收获1.4kstar(还在疯狂涨)。项目地址:https://github.com/lllyasviel/Paints-UNDO通过该项目,用户输入一张静态图像,PaintsUndo就能自动帮你生成整个绘画的全过程视频,从线稿到成品都有迹可循。绘制过程,线条变化多端甚是神奇,最终视频结果和原图像非常相似:我们再来看一个完整的绘

AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年,本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com这篇论文的作者均来自伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)张令明老师团队,包括:StevenXia,四年级博士生,研究方向是基于AI大模型的自动代码修复;邓茵琳,四年级博士生,研究方

AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年,本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com在人工智能领域的发展过程中,对大语言模型(LLM)的控制与指导始终是核心挑战之一,旨在确保这些模型既强大又安全地服务于人类社会。早期的努力集中于通过人类反馈的强化学习方法(RL

如果AI模型给的答案一点也看不懂,你敢用吗?随着机器学习系统在更重要的领域得到应用,证明为什么我们可以信任它们的输出,并明确何时不应信任它们,变得越来越重要。获得对复杂系统输出结果信任的一个可行方法是,要求系统对其输出产生一种解释,这种解释对人类或另一个受信任的系统来说是可读的,即可以完全理解以至于任何可能的错误都可以被发现。例如,为了建立对司法系统的信任,我们要求法院提供清晰易读的书面意见,解释并支持其决策。对于大型语言模型来说,我们也可以采用类似的方法。不过,在采用这种方法时,确保语言模型生

干杯!当论文讨论细致到词句,是什么体验?最近,斯坦福大学的学生针对arXiv论文创建了一个开放讨论论坛——alphaXiv,可以直接在任何arXiv论文之上发布问题和评论。网站链接:https://alphaxiv.org/其实不需要专门访问这个网站,只需将任何URL中的arXiv更改为alphaXiv就可以直接在alphaXiv论坛上打开相应论文:可以精准定位到论文中的段落、句子:右侧讨论区,用户可以发表问题询问作者论文思路、细节,例如:也可以针对论文内容发表评论,例如:「给出至

最近,被称为千禧年七大难题之一的黎曼猜想迎来了新突破。黎曼猜想是数学中一个非常重要的未解决问题,与素数分布的精确性质有关(素数是那些只能被1和自身整除的数字,它们在数论中扮演着基础性的角色)。在当今的数学文献中,已有超过一千条数学命题以黎曼猜想(或其推广形式)的成立为前提。也就是说,黎曼猜想及其推广形式一旦被证明,这一千多个命题将被确立为定理,对数学领域产生深远的影响;而如果黎曼猜想被证明是错误的,那么这些命题中的一部分也将随之失去其有效性。新的突破来自MIT数学教授LarryGuth和牛津大学

AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年,本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com。引言近年来,多模态大型语言模型(MLLM)在各个领域的应用取得了显着的成功。然而,作为许多下游任务的基础模型,当前的MLLM由众所周知的Transformer网络构成,这种网

把因果链展示给LLM,它就能学会公理。AI已经在帮助数学家和科学家做研究了,比如著名数学家陶哲轩就曾多次分享自己借助GPT等AI工具研究探索的经历。AI要在这些领域大战拳脚,强大可靠的因果推理能力是必不可少的。本文要介绍的这项研究发现:在小图谱的因果传递性公理演示上训练的Transformer模型可以泛化用于大图谱的传递性公理。也就是说,如果让Transformer学会执行简单的因果推理,就可能将其用于更为复杂的因果推理。该团队提出的公理训练框架是一种基于被动数据来学习因果推理的新范式,只有演示
