新书 | 深度学习推荐系统2.0

1. 《深度学习推荐系统2.0》是王喆的新书，对深度学习推荐系统的技术架构进行了深刻演化总结，强调算法、工程和大模型的协同创新。 2. 书中更新了推荐模型的演进框架，整合了新的、有影响力的工作，形成了新的推荐模型演进框架图，并补充了近年来新出现的重要推荐系统技术，如联邦学习框架、GNN的最新进展等。 3. 大模型和AIGC对推荐系统的影响被分为三个层次：理解这个世界、成为这个世界、创造一个新世界，强调大模型的知识与推荐系统的知识的互补关系，以及大模型在推荐系统中的应用。 4. 书中得到了诸多业界专家的帮助和学术机构的认可，英文版也同步出版，受到学术界多名教授的层层评审，成为了很多人工智能和推荐系统课程的参考书目。 5. 作者强调了踏实做精做细每个推荐系统模块，更新自己的知识框架，而不是盲目追求热点，以此构建真正的技术护城河。 6. 书中还介绍了大模型的知识是开放的、多模态的，对推荐系统带来大量的“新鲜血液”，以及大模型正逐渐成为“推荐系统世界”的新架构。 7. 作者在书中还强调了跳出现有技术框架的束缚，从更广阔的角度思考大模型和AIGC对推荐场景的更大影响，特别是个性化推荐内容的生成。 8. 书中还感谢了诸多业界专家的帮助，包括曾经的阿里资深技术专家、清华大学的教授以及其他业界专家和读者的反馈。 9. 作者希望读者能够跟随他一起查漏补缺，构建自己的推荐系统知识框架，处在推荐系统业界的前沿位置. 10. 书籍的英文版由剑桥大学出版社负责编辑和审核，经过了学术界多名教授的层层评审，成为了很多人工智能和推荐系统课程的参考书目。