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DJL Serving: 轻松部署你的深度学习模型
你是否还在为如何将训练好的深度学习模型部署到生产环境而烦恼?传统的部署方式往往需要复杂的配置和维护,而且难以扩 … 阅读更多
用Java玩转深度学习:DJL实战指南
深度学习模型大多用Python开发,而服务端却多用Java,导致许多开发者不得不使用Java调用Python接 … 阅读更多
FedMoE:数据级个性化与混合专家,助力模型异构个性化联邦学习
近年来,大型语言模型(LLM)的快速发展,如 ChatGPT 和 AIGC,让人们看到了人工智能的巨大潜力。然 … 阅读更多
个性化联邦学习的新突破:DA-PFL 算法
个性化联邦学习(PFL)是近年来人工智能领域的一大热门话题,它能够在保护用户隐私的前提下,为每个用户学习个性化 … 阅读更多
网购平台的个性化推荐:如何让“心仪”商品自动送上门?
在快节奏的现代社会,人们越来越依赖互联网来获取信息和服务。而个性化推荐系统,就像一位贴心的智能助手,为我们推荐 … 阅读更多
超越相似性:基于复合聚合的个性化联邦推荐
引言 联邦推荐 (FR) 作为一种新兴的设备端学习范式,在学术界和工业界都引起了广泛的关注。现有的联邦推荐系统 … 阅读更多
FedAds: 隐私保护下的转化率估计新基准
近年来,越来越多的网络应用开始使用机器学习模型来提供个性化的服务,满足用户的偏好。转化率 (CVR) 估计是在 … 阅读更多
对话系统的新纪元:如何评估大型语言模型驱动的聊天机器人?
随着大型语言模型(LLM)的迅速发展,以LLM为基础的对话系统(例如聊天机器人)在近几年取得了惊人的进步。然而 … 阅读更多