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公司自己买服务器建设网站,视觉设计师多少钱一个月,考二建需要什么学历和专业,网站错误代码 处理摘要 传统的广告召回单一模型往往难以有效平衡“语义精准”与“关系覆盖”、“冷启动”与“实时性”之间的结构性矛盾。为应对这一挑战#xff0c;腾讯广告技术团队提出了融合 LLM 与 GNN 的创新方案#xff0c;采用“GNN挖掘关系、LLM解析语义”的协同机制。 该方案既保留了…摘要传统的广告召回单一模型往往难以有效平衡“语义精准”与“关系覆盖”、“冷启动”与“实时性”之间的结构性矛盾。为应对这一挑战腾讯广告技术团队提出了融合 LLM 与 GNN 的创新方案采用“GNN挖掘关系、LLM解析语义”的协同机制。该方案既保留了图结构对营销对象关联关系的深度挖掘能力又借助大语言模型的语义理解与知识注入能力显著提升了新品召回的精准度与泛化性能。从业务实践来看该融合方案有效结合了大模型与图模型的优势在工业级推荐业务中经过验证带来了显著的效率与效果提升。注: 营销对象是广告推广标的可看做商品的“品类”——例如一个电商产品, 一个短剧, 一个小游戏等。广告主通过“营销对象-广告-创意”的多层结构来表达自身投放目的。01业务痛点基于协同的推荐系统存在双重局限一方面对历史行为的强依赖会导致兴趣固化限制了对用户潜在需求的探索能力另一方面新广告与新用户的交互数据稀疏使得冷启动问题成为系统实时性与泛化性的主要瓶颈。一、营销对象冷启新营销对象如新品推广时间近、小众品类用户少因缺乏历史点击、转化数据面临三重困境表征缺失无法通过依赖协同信号的模型如双塔模型生成精准的特征表征**关联断裂无法与用户、标签、热门广告建立有效关联难以进入推荐池即便获得少量曝光也因数据稀疏导致匹配精度低陷入 “无曝光→无数据→无转化” 的恶性循环**人群模糊**缺乏历史转化数据支撑无法明确目标用户画像如新品 “轻量化办公本” 不知适配 “职场新人” 还是 “学生群体”难以精准触达目标人群导致投放盲目预算浪费严重。二、用户冷启新用户或稀疏行为用户历史行为数据不足如点击、浏览、转化记录难以挖掘其真实需求偏好传统推荐系统无法实现精准个性化匹配只能推送泛流量广告导致匹配效率不佳——用户体验差, 点击/转化率低。02技术方案一、名词解释表2-1 图结构中节点/边类型示例(筛选部分节点/边)二、具体方案我们将LLM、图结构学习GNN与数据压缩RQ-VAE深度结合实现语义可解释、高效可扩展的对象关联建模。即“LLM 解语义、GNN 挖关系” 的协同模式Stage1基于LLM的语义理解通过LLMRQ-VAE将营销对象编码为层级化语义ID Trie树实现异构数据的语义归一和关联。Trie树中相同层级关系作为图结构里的营销对象间的关联边连接新营销对象和老营销对象供辅助学习使用。Stage2基于GNN的关系挖掘基于Trie树的层级关系构建营销对象关联边形成语义关联图为GNN等模型提供结构化输入增强营销场景的语义推理和冷启动能力。图2-1 LLMGNN整体架构图三、Stage1: 基于LLM的语义理解一同层级关系识别在Trie树中同一父节点下的子节点如/user/age:25-30下的gender:female和gender:male或同一路径上的相邻节点如age:25-30与interest:母婴存在“年龄→兴趣”的语义关联被定义为语义相关节点。图2-2 营销对象的文本表征二图边构建新老对象连接将新营销对象如“Z世代美妆爱好者”的语义ID与历史营销对象如“年轻女性消费者”的ID在Trie树中找到共同语义祖先如/user/age:18-30/gender:female建立营销对象关联边表示二者在语义层级上的关联。边权重计算基于Trie树的路径重合度如共同节点数/总节点数赋予权重0~1重合度越高边权重越大如完全相同路径的边权重为1共享一级节点的边权重为0.3。图2-3 营销对象语义ID的前缀树Trie树四、Stage2: 基于GNN的关系挖掘一图神经网络GNN输入构建的语义层级图作为GNN的输入节点为营销对象ID边为营销对象关联关联。模型可通过消息传递学习新对象冷启动利用老对象的历史转化数据如点击率、转化率通过图边传播到新对象提升预测精度如“Z世代美妆爱好者”继承“年轻女性消费者”的部分转化特征。二语义层级推理捕捉跨层级的语义关联如“母婴用品”→“儿童教育”的向上关联通过Trie树的父节点边传递增强营销推荐的长尾覆盖能力如推荐“儿童绘本”给“母婴消费者”。图2-4 营销对象GNN模型三用户塔融合 “行为兴趣” 与 “语义” 的双子图建模用户塔通过两个并行的HGAT-Encoder异构图注意力编码器分别处理“行为兴趣子图”和“语义子图”最终生成用户Embedding行为兴趣子图节点类型用户U、营销对象M、类目C。边类型U-M-U用户-营销对象-用户的互动关系、U-C-U用户-类目-用户的互动关系等。作用捕捉用户的历史行为轨迹如点击、转化过的营销对象、类目生成行为 Emb体现用户的行为偏好。语义子图节点类型用户U、营销对象M、类目C。边类型U-M-M用户-营销对象-营销对象的语义关联、U-C-M用户-类目-营销对象的语义关联等。作用通过语义层面的关联如营销对象的文案、品类相似性生成语义 Emb挖掘用户的潜在语义需求。四营销对象塔丰富语义子图强化内容相关性连接营销对象塔同样通过两个并行的HGAT-Encoder处理 “行为兴趣子图” 和 “语义子图”生成营销对象Embedding行为兴趣子图节点类型营销对象M、用户U、类目C。边类型M-U-M营销对象-用户-营销对象的互动关系、M-U-C营销对象-用户-类目的互动关系等。作用捕捉营销对象的历史互动行为生成行为 Emb体现营销对象的效果表现。语义子图核心创新点节点类型营销对象M、类目C。边类型M-C-M营销对象-类目-营销对象的语义关联、M-In-M营销对象自身的语义相似性、M-M-M营销对象间的内容相关性连接等。作用**直接将内容相关的营销对象进行语义层面的连接如 “平价口红” 与 “哑光唇釉” 因品类、功效相似被关联生成语义Emb强化营销对象间的内容相关性解决传统模型仅依赖行为的局限。03效果验证一、落地部署一模型规模与人群覆盖人群覆盖支持超10亿量级用户的图结构建模能够完整覆盖平台活跃用户群体为全量用户的广告推荐提供关系网络支撑。图节点规模包含用户、营销对象、类目、行业等多类型节点边量级达到百亿, 其中营销对象节点与 LLM 的语义关联达7亿量级实现营销对象与大模型语义能力的深度融合。二数据处理与行为流水日处理行为流水每日可处理约百亿量级的用户行为流水包括点击、转化等互动行为并实时更新图中 “用户-营销对象”“营销对象-标签” 等关系边确保图结构的时效性与准确性。三营销对象 LLM 关联覆盖LLM 关联规模累计实现约7亿量级营销对象与 LLM 的语义关联通过 LLM 解析营销对象的文案、品类、属性等信息生成细粒度语义表征为 GNN 的关系挖掘提供语义层面的精准输入。四新营销对象冷启支持冷启占比新营销对象在 GNN 的推荐物料中占比超过50%通过 “LLM 语义赋能 GNN 关系复用” 的协同机制新营销对象可快速关联平台已有热门营销对象的用户关系网络实现冷启动阶段的高效曝光与转化解决传统模型中长尾营销对象的曝光不足问题。二、实际效果自2024年Q4起基于 LLMGNN 的相关技术方案已在多场景、多任务累计上线10余次, 显著提升新品效果在改善平台营销对象生态同时, 推动全平台GMV提升。新营销对象指标大盘GMV0.33%新营销对象折算大盘GMV2.8%。分流量下效果朋友圈流量累计GMV2.23%其中新营销对象GMV4.8%视频号流量累计GMV1.87%其中新营销对象GMV3.74%公众号流量累计GMV1.4%。有效改善了营销对象投放生态。用户体验指标朋友圈广告用户CTR0.12%CVR0.36%素材重复UV占比-1.26%视频号广告用户CTR0.38%CVR0.91%, 素材重复UV占比-1.01%。04展望我们将持续优化“LLMGNN”融合框架在广告召回及全链路推荐中的应用不断探索更深层次的模型协同机制包括通过大语言模型增强图神经网络的关系推理能力以及借助图结构为大语言模型注入更丰富的语义知识进一步提升系统的理解与泛化能力。腾讯广告技术团队始终秉持开放协作的理念期待与行业伙伴共同推进推荐技术的创新与落地携手创造可持续的商业价值与广泛的社会效益。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取