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本期视频我们一起深入剖析快手团队最新论文《OneRec》如何用生成式大模型重构推荐系统，看它怎样运用生成式模型打破传统推荐架构局限，解决传统推荐系统存在信息阶段与误差累积问题呢? 视频中详解了特征工程、模型设计、工程部署，还呈现对比实验、消融实验成果，让我们一同领略新推荐范式的魅力吧！如果你本期视频内容感兴趣，欢迎一起来评论区交流学习哦！

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序列洗牌/混淆注意力（Sequence Shuffle Attention，SSA）： 实际意义：①忽视序列间差异：现有方法在将2D图像展平为1D序列，采用像素级求和聚合序列。忽略了不同展开方式间的显著差异，未能充分挖掘不同序列的互补信息。 ②难以捕捉复杂依赖关系：由于图像的复杂性，不同序列之间存在着复杂的依赖关系。 实现方式：残差网络+权重机制+特征重排 涨点以后如何写作？：【此部分 请务必看视频 视频更为详细】

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