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- 多目标学习在推荐系统的应用 (MMOE ESMM PLE)
腾讯 at RecSys2020最佳长论文 - 多任务学习模型PLE 7 yymWater：详解谷歌之多任务学习模型MMoE (KDD 2018) 8 多目标学习在推荐系统中的应用 9 鱼罐头啊：从谷歌到阿里，谈谈工业界推荐系统多目标预估的两种范式 书籍推荐 推荐系统技术原理与实践（互联网大厂前沿
- 腾讯的 (PLE) 为什么能获得RecSys2020最佳长论文奖？ - 知乎
PLE模型是腾讯发表在RecSys ’20上的文章，这篇paper获得了recsys’20的best paper award。 这篇文章号称极大的缓解了多任务学习中存在的两大顽疾： 负迁移（negative transfer） 和 跷跷板（seesaw phenomenon） 的现象，由此带来了相比较其他MTL模型比较大的性能提升。
- 激发光谱与发射光谱有什么区别？详细解释是？ - 知乎
PS：图3摘自Nano Letters，2，1027 荧光光谱常与吸收光谱同时出现。所以可以与分子的吸收光谱相比较。图3A为同一物质的吸收光谱（UV - Vis）、荧光激发光谱（PLE）和荧光发射光谱图（PL）。从图中不难发现激发光谱与吸收光谱非常相似。但是两者有着本质的不同，吸收光谱的纵坐标是吸光度（Absorbance
- 精通推荐算法10：多任务学习 -- 总体架构
图1 多任务学习知识框架 多任务学习在我的新书《精通推荐算法：核心模块+经典模型+代码详解》第7章中有详细讲解。包括ESSM、MMOE和PLE等面试常考的模型。详细请参见
- SIGIR2022：阿里多任务学习最新论文ESCM2 - 知乎
图1：ESMM模型结构 ESMM是阿里2018发表在SIGIR上的论文，有关ESMM的具体细节，可以参考我之前的一篇文章，链接如下： 绝密伏击：多目标学习在推荐系统的应用 (MMOE ESMM PLE) 根据CTR (点击率)、CVR (转化率)、CTCVR (点击然后转化率)三者之间的转换关系： ESMM的损失函数表示如下： 实际上是优化的CVR和CTCVR
- 2025年，如何看待搜广推算法行业前景？ - 知乎
一方面，传统的搜广推技术栈，比如那些经典的双塔、多塔、MMoE、PLE，已经成熟到不能再成熟了，甚至可以说有点卷不动了。 你现在去面试，面试官问你的不再是原理，而是如果你上了一个PLE导致负向迁移怎么办？ 你在百亿特征规模下怎么做特征交叉？
- 请问英文的毕业论文答辩PPT封面，“指导老师”和“汇报人”怎么翻译贴切? - 知乎
通常来说，英文的毕业论文答辩PPT封面应该包含以下几个要素：论文题目、作者姓名、指导老师、学校名称、学院名称、日期等信息。对于“指导老师”和“汇报人”的翻译，可以根据具体情况进行选择。 “指导老师”的翻译： a Advisor：通常用于美式英语，表示“导师、顾问”。 b Supervisor：通常
- 谷歌发布 Gemma 3n 端侧多模态模型，这将对移动设备的 AI 应用带来哪些影响？ - 知乎
通过 MatFormer 、 PLE 和 MobileNet-V5 等一系列架构层面的创新，它成功地将强大的多模态能力和极致的运行效率结合在一起，解决了开发者在设备端部署AI时面临的核心挑战。 对于开发者社区而言，Gemma 3n不仅是一个性能更强的工具，更是一个充满想象空间的平台。
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