召回在推荐系统中的重要性，能够快速筛选候选集，增加业务丰富性。常用召回方法包括传统召回、基于FM的召回、图召回、内容语义i2i召回和embedding召回。召回中存在负样本构建、竞争和目标不一致等问题，可通过全链路优化缓解。常见的召回术语包括I2I、U2I、U2U2I、U2I2I、U2TA...(more)

利用深度学习、强化学习、迁移学习等技术，融合金融行业的知识和数据用于风险评估，有助于金融机构的风险决策，大幅提升风险稳定性。相较于传统的模型，大模型的能力已趋向通用人工智能，通过构建各类机器学习和深度学习场景，大大拓宽了大模型在金融行业的应用范围。文中的专家们的...(more)