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最先进的深度学习脚本，按模型组织，易于训练和部署，在企业级基础设施上提供可重现的准确度和性能。

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大厂 AI 实践、顶尖实验室最新论文、工业界真实踩坑记录

「Actions Speak Louder than Words: Trillion-Parameter Sequential Transducers for Generative Recommendations」(https://arxiv.org/abs/2402.17152) 论文的代码库。

调查：大型语言模型（LLM）相关推荐系统主题的 AWESOME 论文与资源集合

一个可配置、可调整且可重现的 CTR 预测库 https://fuxictr.github.io

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推荐系统入门指南，全面介绍了工业级推荐系统的理论知识（王树森推荐系统公开课-基于小红书的场景讲解工业界真实的推荐系统），如何基于 TensorFlow2 训练模型，如何实现高性能、高并发、高可用的 Golang 推理微服务。

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[WSDM'2024 Oral] "SSLRec：一种用于推荐系统的自监督学习框架"

知识图谱卷积网络的 TensorFlow 实现

神经协同过滤（Neural Collaborative Filtering）的 PyTorch 版本。