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Jie Zhou
Jie Zhou
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HubMixer架构在快手部署中将推荐转化率提升了5.48%
研究人员开发了HubMixer，一种用于改进推荐系统特征交互的新型参数高效架构。该方法使用可学习的潜在中心来组织交互，首先将异构令牌汇总到这些中心，然后在中心空间内执行高阶交互，最后允许原始令牌选择性地从交互后的中心读取。大量的离线实验证明HubMixer优于最先进的模型，并且在快手招聘业务中的在线A/B测试显示简历投递转化率显著提高了5.48%，从而实现了全面生产部署。
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新框架平衡持续学习中的隐私和效用
研究人员开发了一种用于持续学习模型的新型框架，旨在增强隐私。这种新方法 PeCL 根据单个数据令牌的语义敏感性自适应地分配差分隐私预算。它旨在保护敏感信息，同时保留通用知识以防止灾难性遗忘。实验表明，与传统方法相比，PeCL 在隐私和模型效用之间取得了更好的平衡。