7月1日的新闻昨天在Hardcore青年技术节4.0宣布，推荐参数模型Regpt将正式推出Hardcore青年技术节4.0。 TAOOBAO主页上的“猜测”流量根据AIGR技术（生成的建议）进行了详尽的更新，从完全满足用户需求的用户的角度生成自定义推荐序列。官方的测试数据显示，使用Big Regpt模型的推荐信息流将用户的点击量增加到两位数字，用户购买的量以及专用于停留时间的用户时间也增加了5％以上。据报道，Regpt使用Big Tobao Star LLM模型来改善对Tamobao用户的历史行为的学习，以数万数十亿个参数作为基础，并且能够在电子商务领域具有更强大的推断。不仅总结和分析用户消费行为超过d用于详细分析的Ecade，但还通过多模式认知技术整合了数亿种产品和文本信息，该技术结合了世界知识以生成自定义推荐序列。根据家中的说法，与传统的推荐算法相比，淘宝的“毛孔”更新更喜欢“更大的平衡转换效率和用户体验。如果用户不了解他们的需求，大型模型也可以预先预测并进行反思性建议。除了对用户的互动提高了与建议的内容相互互动，还可以为推荐的系统提供了适用于推荐的系统。适用于定制的产品。系统。技术系统创建了一个AI解决方案矩阵，涵盖了电子商务的所有商业场景，包括指数，建议，优惠，拍卖，创造力，庞大的数据和成就TAOBAO和TMALL的S。