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LLM落地淘宝电商搜索场景，显著提升长尾query改写效果#人工智能 #机器学习 #互联网 #淘宝 #大模型
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多模态时间序列建模，使用大模型实现文本数据增强时序预测效果#人工智能 #机器学习 #论文 #大模型 #互联网
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时间序列预测的最优训练范式，显著提升历史各类SOTA模型效果～#机器学习 #人工智能 #算法
最新研究：大模型对时间序列没有效果！去掉预训练语言模型，时序预测效果不降反增？#机器学习 #人工智能 #互联网 #ai #论文
元学习和一般的机器学习算法有什么不同？两分钟轻松理解
Facebook提出新版多任务预估框架，提升推荐系统模型效果#机器学习 #人工智能 #算法
上海交大多元时序预测工作，融合Transformer和Linear模型优势，代码已开源#人工智能 #机器学习 #论文 #算法 #时间序列
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清华大学提出TimeXer，Transformer基础上刻画外生变量提升多元时许预测效果#人工智能 #机器学习 #论文 #算法 #清华大学
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时间序列无监督表示学习引入空间信息，进一步提升表示学习效果，超越Ts2Vec#机器学习 #人工智能 #论文 #时间序列
大模型做时间序列预测！显著提升zero-shot效果。卡内基梅隆纽约大学联合发表#机器学习 #人工智能 #算法
让Transformer在时间序列分类效果更好的Position Embedding优化方法#机器学习 #人工智能 #论文 #时间序列
浙大北大等6所高校联合发表，频域时间序列预测方法，提升各类SOTA模型效果#互联网 #算法 #浙大 #人工智能 #计算机
动态可扩展的patch时间序列建模方法，AAAI2024顶会工作解析#机器学习 #人工智能 #互联网 #计算机
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工业界推荐系统的One-Epoch问题，大厂简单解决方案，提升预估模型上限#人工智能 #机器学习 #互联网 #计算机 #ai
多元时间序列预测新作，利用层次约束和图学习同时提升预估效果#机器学习 #人工智能 #时间序列
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大模型在推荐系统首次端到端落地！Meta最新工作，生成式推荐系统颠覆传统推荐系统架构#机器学习 #人工智能 #算法 #互联网 #大模型
微软研究院时序预测最新工作，多专家网络的线形时间序列预测模型#人工智能 #机器学习 #论文 #微软
长周期时序预测新思路：使用超图建模多时间步关系#人工智能 #机器学习 #互联网 #ai #论文
普林提顿大学发布首个MoE时序预测稀疏大模型，参数量提升至2.4Billion，效果显著提升#人工智能 #计算机 #论文 #大模型 #ai
时间序列模型越大越好吗？更优的长周期时序建模方法显著降低模型复杂度#人工智能 #机器学习 #算法 #深度学习 #时间序列
KDD2024时序预测最新进展，频域纠偏Transformer实现预估准度大幅提升#人工智能 #机器学习 #计算机 #论文 #ai
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将多元时序预测看成图回归问题，多元时序预测新颖解决方法#人工智能 #机器学习 #互联网 #ai #技术分享
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清华大学多变量时序预测新工作，token表征高效建模图结构关系～#机器学习 #人工智能 #清华大学
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