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Truques incomuns do Python em bibliotecas populares

2025-07-07

Este artigo revela técnicas menos conhecidas do Python descobertas ao explorar bibliotecas amplamente utilizadas. O autor destaca o uso de `super()` em classes base para herança múltipla cooperativa, o uso de mixins para adição modular de recursos, o uso de importações relativas para pesquisas específicas de pacotes e o uso de `__init__.py` além da declaração de pacote para simplificação da API e inicialização. O artigo também revela o papel de `conftest.py` no reconhecimento de módulos pytest e o valor do estudo de artigos de design de bibliotecas para uma compreensão mais profunda.

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Desenvolvimento

LLMs revolucionam sistemas de recomendação e pesquisa: Uma pesquisa abrangente

2025-03-23

Este artigo analisa pesquisas recentes que aplicam Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) a sistemas de recomendação e mecanismos de pesquisa. Os estudos exploram várias abordagens, incluindo arquiteturas de modelos aumentadas por LLM (por exemplo, Semantic IDs do YouTube e M3CSR do Kuaishou), uso de LLMs para geração e análise de dados (por exemplo, Melhoria da Qualidade de Recomendação do Bing e Correspondência Ruim Esperada do Indeed) e adoção de metodologias de treinamento de LLM (por exemplo, leis de dimensionamento, aprendizado por transferência e destilação de conhecimento). Além disso, a pesquisa se concentra em arquiteturas unificadas para sistemas de recomendação e mecanismos de pesquisa, como 360Brew do LinkedIn e UniCoRn da Netflix, para melhorar a eficiência e o desempenho. No geral, esses estudos demonstram o potencial significativo dos LLMs em aprimorar sistemas de recomendação e mecanismos de pesquisa, produzindo resultados substanciais no mundo real.