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Unübliche Python-Tricks in gängigen Bibliotheken

2025-07-07

Dieser Artikel enthüllt weniger bekannte Python-Techniken, die bei der Erforschung weit verbreiteter Bibliotheken entdeckt wurden. Der Autor hebt die Verwendung von `super()` in Basisklassen für kooperative Mehrfachvererbung, den Einsatz von Mixins für modulare Funktionserweiterungen, die Verwendung relativer Importe für paket-spezifische Suchvorgänge und die Verwendung von `__init__.py` über die Paketdeklaration hinaus zur Vereinfachung der API und Initialisierung hervor. Der Artikel zeigt auch die Rolle von `conftest.py` bei der Erkennung von pytest-Modulen und den Wert des Studiums von Bibliotheksdesign-Artikeln für ein tieferes Verständnis.

Entwicklung

LLMs revolutionieren Empfehlungssysteme und Suchmaschinen: Eine umfassende Übersicht

2025-03-23

Dieser Artikel fasst aktuelle Forschung zusammen, die große Sprachmodelle (LLMs) auf Empfehlungssysteme und Suchmaschinen anwendet. Die Studien untersuchen verschiedene Ansätze, darunter LLM-erweiterte Modellarchitekturen (z. B. semantische IDs von YouTube und M3CSR von Kuaishou), die Verwendung von LLMs zur Datengenerierung und -analyse (z. B. Verbesserung der Empfehlungsqualität von Bing und erwartete schlechte Übereinstimmungen von Indeed) und die Anwendung von LLM-Trainingsmethoden (z. B. Skalierungsgesetze, Transferlernen und Wissensdestillation). Darüber hinaus konzentriert sich die Forschung auf einheitliche Architekturen für Empfehlungssysteme und Suchmaschinen, wie 360Brew von LinkedIn und UniCoRn von Netflix, um Effizienz und Leistung zu steigern. Insgesamt zeigen diese Studien das erhebliche Potenzial von LLMs bei der Verbesserung von Empfehlungssystemen und Suchmaschinen und liefern beachtliche Ergebnisse in der Praxis.