推荐系统不再瞎猜!IEDR首创多情境对比解耦学习,精准拆解用户偏好动因
在推荐系统中,本文提出了一种名为 Intrinsic-Extrinsic Disentangled Recommendation (IEDR) 的通用框架,能够在多种复杂交互情境下区分用户内在偏好与外在动机。
模型权重、训练代码、数据集完全开源!BLIP3‑o:CLIP + Flow Matching,理解生成一条龙服务
解与生成两项功能在同一框架内统一支持。它采用了基于
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爆火的Lovable:AI建站工具,8个月达到1亿美元ARR,速度之快超过了Cursor
Lovable AI建站工具在8个月内实现1亿美元ARR增长,远超竞争对手。该公司仅用4周时间就达到400万美元ARR,并在2025年2月增至1700万美元,拥有30万付费客户和230万用户。巴克莱称其崛起引发AI是否将颠覆传统网站建设平台的讨论。