AIGC动态欢迎阅读
原标题：ACL2024主会：无需训练的大模型推荐系统！
关键字：用户,问题,方法,本文,领域文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：0字内容摘要：
夕小瑶科技说 原创作者 | Axe_越如今，各种推荐系统无时无刻不在包围着我们的生活，自大模型（Large Language Model, LLM）时代以来，得益于LLM的高自由度，传统推荐方法中常规项目库的限制被打破，更多全新的内容可以通过LLM直接生成并被推荐给用户，为用户提供了更多样化和个性化的选项。
当然，正如要求大家用一个字来形容LLM，大多数朋友都会用“好”；而如果要求用两个字的话，想必不少朋友就会在“好”字后面加上一个“贵”了。是的，无论是微调还是训练一个LLM，往往都意味着大量的计算资源和财务投入。此外，除了微调或训练需要时间，收集和标注数据同样需要大量的时间投入，而这就可能会延迟产品发布和迭代速度，使得推荐的内容出现滞后的现象。
正如文本和图像领域可以运用LLM的理解和泛化能力，在不经过额外训练的情况下，就让LLM实现特定领域很好的应用效果。那么对于AI三支柱的最后一支“推荐系统”来说，是否也同样可以做到呢？
论文标题:Generative Explore-Exploit: Training-free Optimization of Generative Recomm原文链接：ACL2024主会：无需训练的大模型推荐系统！
联系作者
文章来源：夕小瑶科技说
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者简介：专业、有趣、深度价值导向的科技媒体。聚集30万AI工程师、研究员，覆盖500多家海内外机构投资人，互联网大厂中高管和AI公司创始人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189
