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本研究提出了一种弱监督学习方法,旨在降低现代搜索引擎构建标注数据集的时间和成本。该方法通过推断查询-文档对的质量,应用于学习排序框架,从而显著提高大规模搜索系统的精度。

Weak Supervision for Improved Precision in Search Systems

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-10T00:00:00Z
多模态大模型应用实践(二)- 基于 ViT 和 Pairwise 的智能酒店首图选择

本文介绍了如何利用Amazon SageMaker构建学习排序模型,以智能选择酒店首图。通过对比学习,模型有效排序图片,提升用户体验和转化率。训练数据包括有效首图和非首图,最终实现高准确率和低成本推理,未来将继续优化模型和推荐策略。

多模态大模型应用实践(二)- 基于 ViT 和 Pairwise 的智能酒店首图选择

亚马逊AWS官方博客
亚马逊AWS官方博客 · 2025-02-28T03:30:22Z
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