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如何用AI大模型打造外部信息召回神器
在數字化營銷的業務場景中，召回模型是一種重要的工具，它可以根據用戶的行為和屬性，從海量的候選物品中篩選出最有可能感興趣的物品，從而提高轉化率和用戶滿意度。然而，傳統的召回模型往往只能利用內部信息，即用戶在平臺上的行為和屬性，而忽略了外部信息，即用戶在其他平臺或渠道上的行為和屬性，以及其他來源的信息，如社交媒體、新聞、天氣、節日等。這些外部信息可能對用戶的興趣和需求有很大的影響，如果能夠有效地利用它們，就可以提升召回模型的效果和覆蓋度，從而實現更精準的個性化推薦。
本文將介紹如何應用人工智能大模型，即具有強大的自然語言理解和生成能力的深度學習模型，來實現基于外部信息的召回模型。我們將分別介紹基于營銷漏斗的召回模型和基于情景的召回模型，以及它們的原理和應用場景。我們還將給出一些實例和示意圖，以幫助你更好地理解和運用這些模型。
全球100位頂尖商業大佬如何看AI
AI技術的發展，對我們打工人來說可以提高不少工作效率，解決很多問題。那在各個行業的大佬眼里，AI的表現如何？真的能達到“降本增效”的結果，還是怎樣一回事？這篇文章，作者分享了世界500強大佬對AI的看法，供大家參考。
GPT-4o深度解析：5大行業場景將加速演進，國產AI迎來4項挑戰
GPT-4o被OpenAI譽為“全能模型”，那么，“全能模型”的出現，可能會加速哪些行業場景的演進？國產AI廠商又可能面臨哪些挑戰？一起來看看本文的解讀。
微軟深夜再掀AI生產力革命，奧特曼登臺「自曝」新模型！定制Copilot十億打工人狂歡
微軟昨夜剛上演了一波AI PC革命，今天又全是Copilot。而最讓人意外的，竟是奧特曼本人登臺預告了下一代模型將會帶來新的模態和整體智能。
面對現階段AI工具的痛，B端系統如何走完AI工具落地的最后一公里
當前的AI工具市場，還處于一個野蠻生長的藍海階段。那如果在B端上應用來進行降本增效，還會有諸多痛點需要解決。這種時候，如何走完AI工具落地的最后一公里呢？
下一個10年，比拼的是這個能力
下一個十年，企業競爭的核心將是能否充分利用生成式人工智能為核心的新生產力。作者分享分析了生成式AI是新質生產力的核心、企業最核心資產是私域數據、生成式AI在企業組織中的落地。
AI+數字化，想象力的極限在何方？
本文深入探討了AI與數字化結合的極限以及在企業應用中遇到的挑戰。文章首先介紹了GPT-4版本的強大功能，隨后分析了AI在企業服務領域的同質化現象，并提出了三個全民性問題：科學素養的缺乏、創新思維的不足和解決問題能力的薄弱。作者提出了兩個AI應用的線索，即用AI建模解決策略問題和用AI改善客戶服務，為企業提供可行的思考方向。
當說謊時人們在想什么？淺析深度學習在微表情測謊中的工作原理
[1]2009年美劇《LIE TO ME》播出后，很多人都對微表情產生了興趣。大家驚嘆于電視劇的劇情：一個人表情的破綻里總能暴露出真相。于是大家理所應當地認為：通過一個人表情、肢體就可以直接判斷他有沒有在說謊。
作為微表情研究者，我從2011年開始參與過一些刑事案件的偵查。為了驗證現實情況中微表情會不會像電視劇中的那么神奇，我來簡單模擬一個犯罪情況：一個盜竊案，假如你們是公安，我是嫌疑人。你們問我：“你有沒有偷錢？”“唉，警官你怎么這樣辦呢？你說我偷錢我就偷錢了！你在大街上隨便拉個人說偷錢了，他就能坐到這兒來了？你們辦案要講證據好不好！”大家看到我的表情了嗎？一臉嫌棄、厭惡、不屑。另外一種情況是：“我沒有，警官你們為什么會懷疑我，我是一個老實巴交的出租司機，我家里還有老婆孩子，我…我…我不可能偷錢。我…我是老實人?！笨吹轿业谋砬槭鞘裁礃恿藛?？愁苦、悲憫、可憐。你相信哪一個呢？
我們前面鋪墊這么多的開場只為說明一個事情：你看到的那些可見的表現很可能都是演的。
