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从候选到排序：HSTU Ranking实现细节复现

本期视频我们进入 HSTU 复现系列的第三篇：Ranking 代码部分！ 会带大家完整走一遍 数据准备 → 模型（DLRM-HSTU）→ Loss 设计 的流程，重点讲解 Ranking 与 Retrieval 的关键区别 — 候选ID输入。 我们还会演示如何把 MovieLens 数据转成 KeyJaggedTensor，梳理整个多任务 Loss 的实现逻辑，并揭示m-falcon的核心秘密。 欢迎留言讨论你的复现心得，也可以分享你在 Ranking 实现中的踩坑经验！也期待大家分享multi-target rab实现! 相关代码 HSTU（up主实现）: https://github.com/foreverYoungGitHub/generative-recommenders-pl HSTU（官方实现）: https://github.com/facebookresearch/generative-recommenders 相关论文 HSTU: [2402.17152] Actions Speak Louder than Words: Trillion-Parameter Sequential Transducers for Generative Recommendations

【LLM】DeepSeek MoE模型中的数据是如何一层层流动的

本视频以 “deepseek-moe-16b-base” 模型为真实示例，带你了解DeepSeek对于MoE模型架构的改进，以及MoE模块中的数据流动过程。通过可视化演示，帮助你深入理解数据在 MoE 模块中是如何被路由、处理并输出的。 https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-moe-16b-base

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