生成式推荐系统算法与实践
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课程目录
已更新 16 讲/共 36 讲
课程介绍 (1讲)
时长 10:45
系统性对比：生成式推荐好在哪？ (3讲)
算法原理：生成式算法基础 (8讲)
时长 49:59
时长 37:10
时长 20:39
时长 38:42
时长 38:50
时长 50:18
时长 31:53
时长 48:40
工业技术路线（一）：Meta HSTU系列 (3讲)
时长 55:47
时长 41:40
时长 17:37
直播回放 (1讲)
时长 01:46:51
生成式推荐系统算法与实践
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当前播放: 14｜美团MTGR：HSTU算法落地经验
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课程介绍｜推荐系统已死？生成式推荐技术革命已来临！
01｜“传统”推荐系统的局限：我的模型为什么优化不动了？
02｜前车可鉴：对比大语言模型和生成式推荐
03｜变革前夜：为什么生成式推荐是未来？
04｜越大越牛？Transformer和它的scaling law
05｜推荐系统的GPT3时刻（上）：SasRec
06｜推荐系统的GPT3时刻（下）：Bert4Rec
07｜语言体系之争（上）：LLM as Recommender
08｜语言体系之争（中）：Recforest算法
09｜语言体系之争（下）：Tiger算法
10｜另辟蹊径：Diffusion For Rec
11｜总结：论文里的生成式算法为何难落地？
12｜替换Transformer？HSTU召回算法原理
13｜替换Transformer？HSTU 排序算法原理
14｜美团MTGR：HSTU算法落地经验
直播加餐｜生成式AI重塑推荐系统：是终极进化，还是美丽泡沫？
本节摘要
春节马上要到了，我们的课程假期（2 月 16 日、2 月 18 日、2 月 20 日）暂停更新，2 月 23 日恢复正常更新，祝大家春季快乐，合家团圆！
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muni
别停更啊
2026-02-13
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