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推荐系统三十年：从协同过滤到大模型时代的技术编年史
文章系统地梳理了推荐系统从 1992 年诞生至今的三十余年发展历程。它以时间为轴，详细阐述了四个关键阶段：起源篇（协同过滤的黎明）、发展篇（Netflix Prize 与特征工程时代）、成熟篇（深度学习的全面统治）和未来篇（大模型时代的范式转移）。文中不仅介绍了 Tapestry、GroupLens 等早期系统，矩阵分解、GBDT+LR 等中期技术，以及 Wide & Deep、DIN 等…- 0
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这篇 AI Agent 漫游指南，带你建立全面的科技史观
文章作为一篇 AI Agent 领域的深度漫游指南，系统梳理了基于 LLM 的 Agent 技术发展时间线，从 Attention 机制到 GPTs、Function Call 等标志性事件。详细阐述了 AI Agent 的核心构成（大模型+记忆+工具+自主规划）及其工作方式，特别是 Function Call 和 MCP 在工具使用中的作用。接着，深入剖析了当前 Agent 面临的可靠性不足、幻…- 0
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Vol.64 40 页 PPT 记录 2025 年中 AI 行业共识
本期播客由主播庄明浩基于其课程内容整理，聚焦 2025 年 6 月 AI 行业的技术、产品和资本三大核心主题。技术层面，讨论了 Agent（智能体）成为行业共识，推理模型（L2）能力持续提升，以及预训练、后训练和强化学习在模型能力进化中的作用，特别是合成数据和通过模型互评进行强化学习的新趋势。强调了中美在基础模型和开源生态上的激烈竞争。产品层面，分析了 AI 技术对产品形态的改变，特别是浏览器重新…- 0
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技术发展
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