喜马大模型推荐算法优化(三):推荐系统 LLM 参数自迭代升级实践

摘要

喜马拉雅利用大语言模型作为用户偏好代理,解决音频场景样本稀疏与反馈滞后问题。通过三项实践——召回、精排、混排参数自迭代,实现个性化调控,提升推荐精准度与用户体验,验证了LLM在推荐系统参数寻优中的有效性。

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