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日拱一卒

置顶 | 发表于 2021-06-26 | 分类于 PaperNote
平时的阅读列表,一般会附上下载链接和关键词。日拱一卒,与诸君共勉。 2025 M5 [123] M4 [Marketing, Promotion, Coupon Allocation, Booking, 2025] Challenges and Methods of Causal Promotions Recommendation in E-commerce [Advertising, B ...
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2026年AI发展随笔

发表于 2026-05-05 | 分类于 Daily
最近几周密集关注学习了一下最近几年的LLM发展脉络,有些闲言碎语般的感悟在这里mark一下: 谈谈算法工程师。 技术门槛已经被磨平了。这也是最近很长一段时间没有写读paper博客的主要原因,如果你足够“智慧”,就不应该再从类似博客的地方来汲取知识,大模型可以给你everything。 在个人很多场景下,通过跟高质量的模型多轮交互,都可以获得比较好的实践方案,这件事对于我还是非常震撼的,过去若干 ...
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年度反思之2024我在淘宝做内容

发表于 2025-02-22 | 分类于 Dairy
本文写于2025年2月,一方面是最近读到了若干篇Google在短视频推荐方向的文章,另一方面是年前和某前同事聊新工作在做的事情,感觉思路更开阔了,顺便把以前做的事情再拿出来“鞭尸”一下。 全文中的”内容“仅指 各类短视频内容,暂不讨论直播。 本文主要内容如下: 近期Google的几篇短视频相关文章,都讲了什么,有哪些令我印象深刻的巧思 之前在淘宝做内容的时候,做过哪些类似的事情,和Google这 ...
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LiRank: Industrial Large Scale Ranking Models at LinkedIn

发表于 2024-09-08 | 分类于 PaperNote
TL;DR 本文是LinkedIn的模型团队模型迭代“年终汇报”,包含LinkedIn团队对于各类模型涨点的技巧的实践。 摘要 We present LiRank, a large-scale ranking framework at LinkedIn that brings to production state-of-the-art modeling architectures and op ...
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3 Years in Hangzhou

发表于 2024-05-25 | 分类于 Dairy
一转眼三年,零零散散还是要写一点,大部分摘自2023的复盘。 关于「工作」 入职那天阿里巴巴的股价 首先,感谢在阿里遇到的所有人,重点感谢师兄子璟,感谢这些人让我从一个技术人成长为一个相对合格的职场人。 工作只是”工作“ 职场中,应当抛开”自我“的属性,只有职场人的属性,大家都是来完成工作的,并没有针对个人的或好或坏的情感。举个简单例子,以前我在上层老板比较多的会议上讲事情会非常紧张,担 ...
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An Empirical Study of Selection Bias in Pinterest Ads Retrieval

发表于 2023-08-20 | 分类于 PaperNote
摘要 Data selection bias has been a long-lasting challenge in the machine learning domain, especially in multi-stage recommendation systems, where the distribution of labeled items for model training i ...
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Streaming CTR Prediction: Rethinking Recommendation Task for Real-World Streaming Data

发表于 2023-08-06 | 分类于 PaperNote
摘要 The Click-Through Rate (CTR) prediction task is critical in industrial recom- mender systems, where models are usually deployed on dynamic streaming data in practical applications. Such streaming ...
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Fresh Content Needs More Attention- Multi-funnel Fresh Content Recommendation

发表于 2023-07-02 | 分类于 PaperNote
摘要 Recommendation system serves as a conduit connecting users to an incredibly large, diverse and ever growing collection of contents. In practice, missing information on fresh (and tail) contents ne ...
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Attention is all you need

发表于 2023-07-01 | 分类于 PaperNote
摘要 The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. The best performing models also connect the encoder ...
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On the Factory Floor: ML Engineering for Industrial-Scale Ads Recommendation Models

发表于 2022-10-07 | 分类于 PaperNote
写在最前面, 本来是想简单摘抄一下这篇文章中的精华,写到一半觉得这篇文章不应如此,本文应该是一篇可以比肩Wide&Deep的文章。如果说Wide&Deep告诉业界推荐就是要搞Embedding,E2E,那么本文可能就是告诉大家CTR模型就是要搞Online Learning,搞ODL,以及围绕这些技术Google广告团队他们都在思考什么样问题。 N年前写本科毕设时,我有幸选中了Wi ...
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