Meta 开发了 Mosaic，一个用于学习用户嵌入的新平台，该平台利用了一系列专家模型。这些专家模型在架构上是多样化的，专注于用户行为的不同方面，如记忆、密集表示、序列模式和协同训练。采用了多任务关系挖掘和余弦冗余损失等技术来增强每个专家的信息贡献，同时引入了一个新的评估框架 CoEval 和 User Tower Zero-Out，以在不牺牲准确性的情况下加快开发速度。该系统专为大规模推荐系统设计，并在离线和在线指标方面均显示出持续的改进。 AI
影响 通过专门的用户嵌入模型增强推荐系统性能。
排序理由 研究论文，详细介绍了推荐系统中用户嵌入的新系统。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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- CoEval
- Cosine Redundancy Loss
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- Mosaic
- Multi-task Relations Mining
- User Tower Zero-Out
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