问题一：能不能讲讲LLM AS RS
能不能讲讲LLM AS RS
参考回答：
这种方式直接把LLM作为一个RS系统，不过这种对LLM精准性要求比较高。 
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问题二：能不能讲讲Pretraining-FLM有没有什么可参考的文献
能不能讲讲Pretraining-FLM有没有什么可参考的文献
参考回答：
Recommendation as Language Processing (RLP): A Unified Pretrain, Personalized Prompt & Predict Paradigm (P5)
在这个论文中作者提出了一个统一的架构来利用大模型来进行推荐。文章提出来对目前主流的推荐场景（序列推荐、评分预测、可解释性推荐、评论总结等）多个任务都进行了统一，构造了一个模型P5。在预训练阶段，采用统一的一个模型结构，设计不同的prompt模版来进行个性化的推理，所有的任务做到很大程度的统一。预训练模型用了T5模型。通过自己场景的数据Pretraining之后，在各个数据集上的表现都还是不错的，不过在各个数据集合上的表现是不一样的。但是这个论文感觉还是蛮不错的，可以做到各个任务的统一，而且最终效果还是可圈可点的。 
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问题三：能不能讲讲Fine-Tuning-FLM有没有什么可参考的文献
能不能讲讲Fine-Tuning-FLM有没有什么可参考的文献
参考回答：
Chat-REC: Towards Interactive and Explainable LLMs-Augmented Recommender System
本文中提出了一种用 LLMs 增强传统推荐的范式 ，通过将用户画像和历史交互转换为 Prompt，Chat-Rec 可以有效地学习用户的偏好，它不需要训练，而是完全依赖于上下文学习，并可以有效推理出用户和产品之间之间的联系。通过 LLM 的增强，在每次对话后都可以迭代用户偏好，更新候选推荐结果。和基于检索增强的QA一样，LLM与传统搜推系统结合，为了保证结果更加可靠，还需要增强一下。论文图如下，流程还是蛮清晰的。给推荐系统怎么使用LLM指明了一条路。 
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问题四：传统的新闻推荐有什么问题
传统的新闻推荐有什么问题
参考回答：
对于传统的新闻推荐，往往有如下的几个问题：
1. 冷启动。对于长尾或新用户，模型无法较好的建模和理解他们的兴趣。冷启动是推荐系统经常遇到的问题
2. 用户画像建模。出于隐私保护的考量，现有的数据集可能无法包含详细的用户画像信息。另外用户的兴趣往往是多样的，怎么能比较精准的客户还是蛮有挑战性的。
3. 新闻内容理解。由于新闻数据中标题和内容存在不一致的问题，导致难以识别新闻中的关键概念和主题。而且新闻一般内容都会比较多。
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问题五：存储的物理层是什么
存储的物理层是什么
参考回答：
存储的物理层实际无非就是磁盘（disk），即磁记录技术存储数据的存储器。磁盘是计算机主要的存储介质，可以存储大量的二进制数据，并且断电后也能保持数据不丢失。早期计算机使用的磁盘是软磁盘（Floppy Disk，简称软盘），如今常用的磁盘是硬磁盘（Hard disk，简称硬盘）。
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