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全球化短剧系统开发指南：多语言AI字幕与区域化推荐算法在短剧全球化布局中，“语言壁垒” 与 “内容水土不服” 是开发者面临的两大核心难题。多语言 AI 字幕能打破用户的语言认知门槛，区域化推荐算法则可解决内容与区域用户偏好的匹配问题 —— 二者共同构成全球化短剧系统的 “用户体验基石”。本文将从技术原理、工程实现到性能优化，全面拆解这两大模块的开发路径，为全球化短剧系统落地提供可复用的技术方案。

华为MindIE 推理引擎：架构解析MindIE（Mind Inference Engine，昇腾推理引擎）是华为昇腾面向 AI 全场景的推理加速套件，通过分层开放 + 硬件深度优化，实现从端侧到数据中心的全场景推理能力覆盖。以下结合架构图与行业竞品，详细解析其技术设计与生态定位。

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从MMoE到PLE：读懂多任务学习架构的渐进式演化在多任务学习（MTL）领域，MMoE（Multi-gate Mixture-of-Experts）无疑是一个里程碑式的模型，它通过巧妙的软参数共享机制，极大地提升了工业界推荐、广告等系统的多目标优化能力。然而，在面对任务间关系愈发复杂、甚至相互冲突的场景时，即便是 MMoE 也可能遭遇性能瓶颈，出现顾此失彼的“跷跷板现象”（Seesaw Phenomenon）。

ESMM学习笔记：如何解决CVR预估中的样本选择偏差与数据稀疏难题在现代推荐系统与计算广告中，对点击后转化率（Post-Click Conversion Rate, CVR）的精准预估是优化平台收益与用户体验的核心环节。然而，传统的 CVR 预估模型在工业实践中普遍面临两大技术瓶颈：样本选择偏差（Sample Selection Bias, SSB）与数据稀疏性（Data Sparsity, DS）。这两个问题严重制约了模型的泛化能力与学习效率。

深度剖析RQ-VAE：从向量量化到生成式推荐的语义ID技术近年来，大规模推荐系统正经历一场深刻的范式演进，其趋势是从传统的双塔召回模型（Dual-Encoder + ANN）向更为灵活和强大的生成式检索（Generative Retrieval）范式迁移。后者借鉴了自然语言处理领域的成功经验，将推荐任务重塑为一个序列到序列的生成问题，例如，直接预测用户下一个将要交互的物品ID。

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在线会议系统是一个基于Vue3 + Spring Boot的现代化在线会议管理平台，集成了视频会议、实时聊天、AI智能助手等多项先进技术。支持在线会议（包括视频会议、语音和投屏）以及文字聊天功能,最近完成的项目，算是比较小众的项目，功能比较完善，实现了多人在线会议系统，多人会议+敏感词过滤+即时通讯+智能助手，接入deepseek大模型作为会议助手进行智能对话，项目非常完善

推荐系统中负采样策略及采样偏差的校正方法摘要 (Abstract)负采样（Negative Sampling）是训练基于隐式反馈的现代推荐系统的核心技术。通过为观测到的正样本构建高质量的负样本，模型能够学习到用户的个性化偏好。然而，负采样的策略并非一成不变，其选择与推荐系统的阶段（召回、排序）、用户行为信号的解读以及业务目标紧密相关。本报告旨在系统性地剖析主流的负采样策略，解构不同用户行为信号（点击、曝光）的价值，并为召回与排序两个核心阶段提供明确、可行的实践建议。

淘宝RecGPT：通过LLM增强推荐研究者提出了 RecGPT 框架，其核心是一个由三个LLM驱动的闭环流水线：利用大型语言模型（LLMs）赋能推荐流程的多个关键阶段，通过基于推理的深度语义理解来突破传统协同过滤仅依赖“表面特征匹配”或“共现模式”的局限性。

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牛客周赛 Round 108赛时F题差一个样例没过....A. ICPC World Finals题目描述在大学生算法竞赛的社区里流传着这样一句话："如果一个队的队长四级没过并且挂了科，那么他就 WF 了。"（也就是说如果一个队长没通过英语四级考试（CET4）并且存在必修课不及格的记录，则他就能晋级 ICPC World Finals，也就是世界总决赛，简称 WF。）当然，这显然是一句玩笑话。通过夸张的描述体现出晋级 WF 需要超乎常人的努力，以至于可能会影响到很多别的学业。但小苯身为队长仍然对此深信不疑，因此他给定你：他的四级

推荐算法发展历史推荐算法的发展历史是一部从简单规则到复杂智能，从宏观群体推荐到微观个性化精准推荐的演进史。它大致可以分为以下几个阶段：

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【论文阅读】PEPNet快手23年kdd的一篇文章，涉及到多场景多任务的预估。看之前同事有在模型中使用这个方法，读论文学习一下。文章链接：https://arxiv.org/abs/2302.01115