A I时代，教师从未如此重要

把命令行改装成许愿箱！觉醒终端AI智辅超能力

AI终端智辅新纪元来了。什么？命令行里竟然住了一个哆啦A梦？！

从候选到排序：HSTU Ranking实现细节复现

本期视频我们进入 HSTU 复现系列的第三篇：Ranking 代码部分！ 会带大家完整走一遍 数据准备 → 模型（DLRM-HSTU）→ Loss 设计 的流程，重点讲解 Ranking 与 Retrieval 的关键区别 — 候选ID输入。 我们还会演示如何把 MovieLens 数据转成 KeyJaggedTensor，梳理整个多任务 Loss 的实现逻辑，并揭示m-falcon的核心秘密。 欢迎留言讨论你的复现心得，也可以分享你在 Ranking 实现中的踩坑经验！也期待大家分享multi-target rab实现! 相关代码 HSTU（up主实现）: https://github.com/foreverYoungGitHub/generative-recommenders-pl HSTU（官方实现）: https://github.com/facebookresearch/generative-recommenders 相关论文 HSTU: [2402.17152] Actions Speak Louder than Words: Trillion-Parameter Sequential Transducers for Generative Recommendations

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如果蛊有朋友圈之迟到的七夕特别篇

整点烂活 虽然七夕已经过去了 娱乐产物 勿喷 qq人皆为ai生成 雷者自避

油管25万粉丝博主采访外星奇遇【后续】，粉丝：让张祥前回来！！

油管博主是JeffMara 采访长达半小时，期待后续！

编程神器！让代码质量质变！有了这两个规则，小白也能成大神！

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00后老师：让AI决定先提问谁？

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