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R1:通过强化学习激励大语言模型(LLMs)的推理能力

2025-02-25

正在引荐系统规模,马太效应是一个棘手的问题。通俗来说,便是热门名目总是更受关注,而小寡名目则被边缘化。那种景象正在用户取系统交互历程中会进一步加剧,招致引荐结果的单一化和不公平。现有的办法大多关注静态引荐场景,但疏忽了动态用户系统应声循环中的马太效应问题。因而,原文提出了一种新的框架——HiCore,旨正在通过进修多级用户趣味来缓解对话引荐系统中的马太效应。用户趣味多样性:很多钻研努力于通过了解用户的多样化趣味来提升引荐的多样性,但那些办法大多会合正在静态场景中。缓解风止度偏向:另一些钻研则专注于减少风止度偏向,以

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