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Astuces Python inhabituelles dans les bibliothèques courantes

2025-07-07

Cet article dévoile des techniques Python moins connues découvertes en explorant des bibliothèques largement utilisées. L'auteur met en lumière l'utilisation de `super()` dans les classes de base pour une héritage multiple coopératif, l'emploi de mixins pour l'ajout modulaire de fonctionnalités, l'utilisation d'importations relatives pour des recherches spécifiques de paquets et l'utilisation de `__init__.py` au-delà de la déclaration de paquet pour la simplification de l'API et l'initialisation. L'article révèle également le rôle de `conftest.py` dans la reconnaissance des modules pytest et la valeur de l'étude des articles de conception de bibliothèques pour une compréhension plus approfondie.

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Développement

Les LLM révolutionnent les systèmes de recommandation et de recherche : Une étude complète

2025-03-23

Cet article examine les recherches récentes appliquant les grands modèles de langage (LLM) aux systèmes de recommandation et aux moteurs de recherche. Les études explorent diverses approches, notamment les architectures de modèles augmentées par LLM (par exemple, les ID sémantiques de YouTube et le M3CSR de Kuaishou), l’utilisation des LLM pour la génération et l’analyse de données (par exemple, l’amélioration de la qualité des recommandations de Bing et la mauvaise correspondance attendue d’Indeed), et l’adoption de méthodologies d’entraînement des LLM (par exemple, les lois d’échelle, l’apprentissage par transfert et la distillation des connaissances). En outre, la recherche se concentre sur les architectures unifiées pour les systèmes de recommandation et les moteurs de recherche, telles que 360Brew de LinkedIn et UniCoRn de Netflix, afin d’améliorer l’efficacité et les performances. Globalement, ces études démontrent le potentiel significatif des LLM pour améliorer les systèmes de recommandation et les moteurs de recherche, produisant des résultats concrets dans le monde réel.

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