小红花·文摘

本研究提出EAGER-LLM框架，整合内生和外生行为语义信息，解决大型语言模型在推荐系统中的语义差异问题。研究表明，该框架在协作语义和推荐性能方面具有显著优势，推动了推荐系统的发展。

EAGER-LLM: Enhancing the Recommendation Capability of Large Language Models through Exogenous Behavior-Semantic Integration

BriefGPT - AI 论文速递 ·

Hibernate动物园：贪婪的河马与懒惰的狐猴（懒加载与急加载）

DEV Community ·

Eager Loading 和 Lazy Loading 是 Entity Framework Core 中加载关联数据的策略。Eager Loading 在查询时立即加载关联数据，而 Lazy Loading 则在需要时加载关联数据。Eager Loading 可以通过单个查询获取数据，而 Lazy Loading 可能需要额外的查询。Eager Loading 可以获取更多数据，而 Lazy Loading 仅在需要时加载数据。Eager Loading 通常性能更高，但在大数据集上可能导致数据过载。根据使用场景，可以选择其中一种方法。