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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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【科技补全66】马斯克xAI源码全部被偷；某度网盘高危漏洞；Claude禁止中国用户使用；Cloudflare数据泄露；华为发布新款三折叠；

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时隔一个月了，我一直在思考AI服务人类的形态，在PC上的个人AI，始终有很大的局限性，缺少便捷性，左思右想还是决定要将Agent的能力可以全部搬到手机上。在最近这几年手机应该还是距离人类最近的智能设备。耗时1个月，开发出了兴河AI APP，目前只有IOS版本，并且此类APP上架App Store审核难度特别大，不过我会去申请的。本次v1.4.0更新内容： 1、支持长期记忆，全程无感，响应速度快 2、支持音色多选和设计，采用minimax的api接口，支持100+音色选择和提示词设计音色 3、新增工具定时任务、Dolist待办事项 4、兴河AI APP 本视频为预览版视频，正式发布1.4.0版本还需要再等一段时间，APP上架商店也需要时间

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