Рекомендации контента на базе ИИ: следующая граница
Искусственный интеллект меняет способы масштабного обнаружения контента. Один из новых подходов использует машинное обучение для обработки огромных объемов ежедневного контента — например, более 100 миллионов постов — и интеллектуальной фильтрации перед распространением. Алгоритм затем сопоставляет этот отобранный контент с сотнями миллионов пользователей (примерно 300-400 миллионов в день), обеспечивая каждому человеку получение материала, максимально соответствующего его интересам и моделям взаимодействия.
Эта точечная нацеленность означает переход к более персонализированному опыту пользователей. Анализируя сигналы вовлеченности и поведение пользователей, системы на базе ИИ могут значительно снизить барьеры при обнаружении контента и повысить эффективность поиска. Уже не только о объеме идет речь; важна возможность показывать правильный контент нужной аудитории в нужный момент.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
24 Лайков
Награда
24
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
LiquidatedAgain
· 18ч назад
Это снова та же алгоритмическая рекомендация, по сути, держит тебя рядом с ценой ликвидации... Кстати, разве я тоже не получаю точные рекомендации по обучению по ликвидации?
Посмотреть ОригиналОтветить0
OldLeekMaster
· 12-26 10:41
Проще говоря, алгоритм всё нас классифицировал и упаковал, чтобы точно подать контент... Очень скучаю по временам, когда можно было бесцельно просматривать контент.
Посмотреть ОригиналОтветить0
HashBandit
· 12-25 22:52
ngl это просто слой контента L2 для социальных платформ... за исключением того, что никто не измеряет фактическую стоимость пропускной способности lol. в мои дни майнинга мы одержимо следили за каждым ваттом, а сейчас эти алгоритмы, вероятно, сжигают больше электроэнергии, чем небольшая страна, просто чтобы понять, заслуживает ли котик вашего соседа 💀
Посмотреть ОригиналОтветить0
BagHolderTillRetire
· 12-25 22:50
Проще говоря, алгоритм стал лучше нас понимать, но кто гарантирует, что он не будет рекомендовать мусор?
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropHunter007
· 12-25 22:46
Честно говоря, эта система рекомендаций звучит так, будто она создана для того, чтобы сделать нас более зависимыми... Чем точнее алгоритм, тем опаснее наш кошелек
Посмотреть ОригиналОтветить0
CommunitySlacker
· 12-25 22:41
Честно говоря, эта система рекомендаций звучит так, будто она точно вымогает деньги у новичков, понимаешь, о чем я?
Рекомендации контента на базе ИИ: следующая граница
Искусственный интеллект меняет способы масштабного обнаружения контента. Один из новых подходов использует машинное обучение для обработки огромных объемов ежедневного контента — например, более 100 миллионов постов — и интеллектуальной фильтрации перед распространением. Алгоритм затем сопоставляет этот отобранный контент с сотнями миллионов пользователей (примерно 300-400 миллионов в день), обеспечивая каждому человеку получение материала, максимально соответствующего его интересам и моделям взаимодействия.
Эта точечная нацеленность означает переход к более персонализированному опыту пользователей. Анализируя сигналы вовлеченности и поведение пользователей, системы на базе ИИ могут значительно снизить барьеры при обнаружении контента и повысить эффективность поиска. Уже не только о объеме идет речь; важна возможность показывать правильный контент нужной аудитории в нужный момент.