登録して招待リンクを共有すると、動画再生報酬と紹介報酬を獲得できます。

検索結果 生
生 コミュニティ
1つのキーワードが1つのコミュニティです。
コミュニティ作成
アカウント
見つかりません
生 を含む検索結果
生見愛瑠、美ウエストちらりのブラックコーデ披露「引き締まってる」「大人っぽくてセクシー」と反響
生徒想いな先生…尊い (1/8) 🥹
生成AI活用ナレッジマネジメントシステム「STiV」、製薬業界での導入企業数が前年比約2倍に拡大
生徒想いな先生…尊い (1/8) 🥹
生田絵梨花“公式お兄ちゃん”設楽統と久々共演「楽しみすぎて昨日全然寝れなかった」 “生田”呼びに「一気にあの頃が…」(写真 全26枚)
もっと見る
生成的推薦の世界で、みんなが「良いセマンティックID設計とはこういうものだ」と何となく信じてきたことを、大規模な追試で一つひとつ検証してみたらどうなるか。 🔍 生成的推薦モデルは、アイテムを離散トークン列「セマンティックID」に変換し、次に推薦すべきアイテムを自己回帰的に生成します。RQ-VAE、OPQ、RQ-Kmeansなど設計手法は乱立していますが、比較されるデータセットやバックボーンがバラバラで、どの設計が本当に優れているのか誰も確信を持てていませんでした。 そこで著者らは、同じデータ分割・同じ評価プロトコルのもとで12手法を横並びに再現実験。すると意外な事実が次々と浮かび上がります。データセットが変われば最良の手法も変わり、万能なSID設計は存在しないこと。コードブックの利用バランスをどれだけ整えても、推薦精度との相関はほぼゼロであること。コードを長くしても必ずしも性能は上がらず、モデルを大きくしても精度が落ちることさえあること。 そしてアイテム同士の「意味的な近さ」をどれだけ保てているかを測ると、指標(JaccardかRBOか)によって勝者となる手法が入れ替わる。良いSID設計とは、単一の指標を追い求めることではなく、複数の観点を同時にバランスさせることだと、この論文 What Makes a Good Semantic ID for Generative Recommendation? A Reproducibility Study は教えてくれます。 URL: #推薦システム# #再現性研究#
もっと見る
「生活保護NG」「自国へ帰ればいい」安城市職員の発言が不適切扱い→無免許運転で失職したブラジル人男性、弁護士の働きかけ後に生活保護受給決定… 発言の適否だけでなく、受給決定までの経緯も気になる事案です。
もっと見る
生誕祭の裏側の様子🙈 メンバーが楽屋でもいっぱい お祝いしてくれて盛り上げてくれて幸せだったなぁ
「生写真→アクスタ化プロジェクト!!」📸✨ #川﨑桜# と #賀喜遥香# と #一ノ瀬美空# の 追加画像公開♾️ 🗓️9/27(日)まで #乃木坂46#
もっと見る
【生後7日で命の危機 手術受けた娘】