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University of Granada
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新的UGR模型通过生成直接排序列表来增强电子商务推荐
研究人员开发了统一生成式排序（UGR），一种用于电子商务推荐系统的新颖方法，该方法直接从全面的异构候选集生成排序列表。UGR通过对候选交互和序列依赖进行建模，解决了在不同业务和广告类型之间平衡用户效用和商业价值的挑战。该系统结合了互补反馈监督和广告去偏塔，以提高排序质量，并在淘宝“猜你喜欢”服务的在线A/B测试中，在核心IPV、交易量和GMV等关键指标上显示出显著的改进。
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新的AI运行时操作系统在通用硬件上编排模型
一位开发者创建了UGR，一个开源的AI运行时操作系统，旨在管理通用硬件上的AI推理工作负载。UGR作为现有推理引擎（如llama.cpp和TensorRT-LLM）之上的一个编排层，将AI模型视为可以动态地在不同内存层级（VRAM、RAM、NVMe）之间移动的资源集合。这种方法旨在克服CUDA内存不足等限制，特别是对于拥有较旧或性能较低GPU的用户。该项目还包括一个模拟引擎，用于在执行前预测性能和资源使用情况。