OpenCils(@OpenCils):今天老马他们又把新的算法公布了,然后我现在还在研究，但已经研究出一个非常有用的东西。一个反直觉的建议：先去别人的帖子下互动代码里 user tower 和 candidate tower 是分开的，但你的 user embedding（作为读者）和 author embedding（作为作者）共享同一套 hash embedding table 的训练基础。你在别人帖子下认真回复，拿到回复的点赞，你的 user embedding 被更新，向着那批用户的兴趣靠近。下次 Phoenix 检索时，你发的帖子作为候选，其 author embedding 就会回暖。先做读者，再做作者，是冷启动阶段成本最低的暖机方式。

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2026.05.15 15:04

今天老马他们又把新的算法公布了,然后我现在还在研究，但已经研究出一个非常有用的东西。一个反直觉的建议：先去别人的帖子下互动代码里 user tower 和 candidate tower 是分开的，但你的 user embedding（作为读者）和 author embedding（作为作者）共享同一套 hash embedding table 的训练基础。你在别人帖子下认真回复，拿到回复的点赞，你的 user embedding 被更新，向着那批用户的兴趣靠近。下次 Phoenix 检索时，你发的帖子作为候选，其 author embedding 就会回暖。先做读者，再做作者，是冷启动阶段成本最低的暖机方式。