我们提出了基于专家模型的冷启动与热身网络，通过整合两个专家的结果和引入动态知识蒸馏作为教师选择器，帮助专家更好地学习用户表示。在公共数据集上评估中，我们的模型在匹配阶段表现优异，胜过其他模型，并在工业级短视频平台上实现了显著的增加。

该研究提出了一种基于专家模型的冷启动与热身网络，通过门控网络整合两个专家的结果，并引入动态知识蒸馏作为教师选择器，以帮助专家更好地学习用户表示。该模型在公共数据集上表现优异，对于所有用户类型都胜过其他模型，并在一个工业级短视频平台上实现了显著的增加。