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DPP 推荐引擎架构升级演进之路

一、DPP整体架构 DPP依赖于算法平台的引擎服务(FeatureServer,召回引擎, 精排打分),提供“开箱即用”的召回,粗排,精排服务。采用“热加载技术”解决算法平台的工程和算法同学策略迭代效率问题,支持策略随时发布,让他们可以专注于业务逻辑,即可拥有稳定的推荐在线服务。 图1.0 DPP服务整体架构 平台特性 快速迭代:通过系统解耦,实现算法、策略的快速迭代。 效果分析自动化:打通数据平台,BI数据分析标准化。 灵活实验:通过分层实验平台,支持多层多实验的灵活配置。 诊断方便:落地各子流程中间结果,支持算法、策略的细化分析;提供方便的监控告警,运维,时光机等问题排查工具。 二、DPP引擎演进 DPP编排引擎的迭代分为了3个阶段:固定编排,灵活编排,图化DAG编排;均是在策略迭代过程中,围绕着“迭代效率”提升的不断进化。下面分别介绍下各阶段引擎产生的背景及其方案。 2.1 固定编排 - DPP-Engine 推荐业务一般都可以抽象为“召回->融合->粗排->精排->干预”等固定的几个阶段,每个阶段通常是有不同的算法或工程同学进行开发和维护,为了提升迭代效...

商汤科技发布“日日新 SenseNova V6”大模型体系

商汤科技正式发布「日日新SenseNova V6」大模型体系,“通过多模态长思维链训练、全局记忆、强化学习的技术突破,形成领先的多模态推理能力,并突破成本边界。” 「日日新 V6」主要提升如下: 模型能力显著提升:在长思维链、推理、数理、全局记忆方面拥有显著优势,多模态推理能力国内第一,对标GPT-o1,数据分析能力大幅领先GPT-4o; 高效能与低成本完美结合:多模态训练整体效率对齐语言训练实现业内最低,推理成本亦实现业界最低; 轻量级的全模态交互模型升级:SenseNova V6 Omni拥有国内最强的多模态交互能力; 国内首个支持10分钟中长视频深度解析的大模型,对标Gemini 2.5 Turbo达到同类型最强。 基准测试结果表明,其纯文本推理与多模态推理能力均对标 GPT-4.5 和 Gemini 2.0 Pro 等国际一流模型的水平。多模态和语言深度推理任务上同时超过了 OpenAI 的 o1 和 Gemini 2.0 flash-thinking 的水平。 更多详情可查看官方公告。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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