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为什么平台总能猜中你想看什么，背后是矩阵在做个性化推荐 ！

视频内容简介： 当你在Netflix上看到个性化推荐时，背后其实是矩阵运算在发挥作用。假设四位用户对五部电影评分，数据可以整理成矩阵。Netflix通过计算用户之间的相似度（如余弦相似度），找到品味相近的人，再结合他们的评分预测你可能喜欢的电影。例如，若用户A没看过某部电影，系统会参考相似用户对该片的打分，加权计算后生成推荐。虽然实际算法更复杂（如奇异值分解），但核心逻辑就是利用矩阵高效匹配用户偏好，让推荐更精准。这就是为什么矩阵乘法能成为推荐系统的关键工具。 本视频翻译自： https://www.youtube.com/watch?v=s0fm0NvZKXk

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我们将带领大家深入探索自然语言处理（NLP）领域的两个革命性模型——BERT和GPT。我们将以通俗易懂的方式，借助中学数学知识，透彻解析这两种模型的工作原理和它们如何变革了语言理解和生成的过程。 本期视频从论文出发，详细讲解其预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）的过程。我们将分步骤地揭示BERT如何通过学习大量文本数据来捕获语言的深层语义结构，以及如何通过微调快速适应并优化不同的下游NLP任务。 还有对GPT-1模型深度解读 即生成预训练变换器模型的第一代，为自然语言处理领域带来了革命性的进步。该模型基于Transformer架构，有效超越了以往的RNN和LSTM模型。它首先通过无监督学习在大量文本数据上进行预训练，然后在特定任务上进行有监督的微调。