1 复习：三阶段训练流程在上一期里，藉由< 用户、食材和食谱> 三位一体的多层次关联来建立知识图(KG：Knowledge Graph)。其基于不同食材在各种食谱中的组合方式，构建食材与食材之间的关系图。并且通过用户的偏好和历史选择，建立用户与食材的关联。然后整合用户、食材和食谱的多层次信息，對用戶分群來更加准确了解用户的潛在需求，不仅能提供个性化的食材推荐，还可以获得食谱的創新建议。這項創新能力，是透過反事实GCN 的引入让模型具备了探索和创新的能力，不仅能推荐用户熟
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202412 决策式AI 反事实
1 认识反事实思考计算机科学界诺贝尔奖「图灵奖」得主Judea Pearl(珀尔) 在他的开创性著作《The Book of Why》一书里，提到了「因果关系阶梯」(Ladder of Causality)的概念。他指出了这个阶梯上的三个梯级——联想(Association)、干预(Intervention) 和反事实(Counterfactuals)。其中，最顶级的是反事实梯级，位于这梯级的思考者可以想象(Imaging) 不存在的世界并推断观察到的现象，并试图去了解事件的起因来
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202411 决策式AI 反事实
在AI概念没有火热之前，无论手机还是PC都已经悄然引入人工智能加速相关的硬件和技术，目的是在部分功能上获得更好的体验，比如手机相册中的人脸智能识别和分类， PC和NAS在算力闲暇时对图像、视频的整理，以及视频通话时的背景虚化等等都是很好的例子。这个时期的AI计算我们通常称为决策式AI，即在成熟的底层技术框架内，通过数据分类标签和辨别的形式，通过CPU、GPU、NPU等处理器合力，它们的特点是，具备一套成熟的判断机制，通过夜以继日的训练识别，不断提升精度，并具有很强的针对性。随着大模型的火爆，另一种AI也推
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决策式AI 生成式AI SSD 铠侠
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