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Pearl
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PEARL框架利用对比学习改进直播推荐
研究人员开发了PEARL，一个用于大规模直播推荐系统中无偏百分位数估计的新框架。该方法使用对比学习来模拟用户的相对偏好，避免了用户活跃度差异带来的偏差。在一个主要的直播平台上进行的在线A/B测试显示了显著的改进，包括观看时长增加了2.10%，互动率上升了1.49%。
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Together AI releases Pearl-powered Gemma-4-31B-it-Pearl model
Together AI has released Gemma-4-31B-it-Pearl, an open-source model with enhanced capabilities. This model supports a 32K context window, configurable thinking processes, function calling, and JSON mode. It marks Togeth…
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机器学习模型映射到信念变化理论
研究人员开发了一个新框架，该框架使用信念变化理论的原理来模拟二元人工神经网络（ANN）的训练。这种方法建立在 Alchourron、Gardenfors 和 Makinson (AGM) 框架的基础上，将二元 ANN 中的知识表示为命题逻辑，并将信念集修改映射到渐进状态转换。最新工作通过利用 Dalal 的方法和稳健的 AGM 式操作（如字典序修订和适度收缩）来扩展这一点，这与 Darwiche-Pearl 的迭代信念变化框架一致。