How LLMs Are Reshaping Recommendation Systems
Podcast Archives - Software Engineering Daily

How LLMs Are Reshaping Recommendation Systems

B2بالاتر از متوسط۲۷ مرداد ۱۴۰۵۴۷ دقیقه
  • مصاحبه
  • فناوری

News feeds and recommendation systems have long relied on deep learning architectures that score each candidate item independently. As LLMs have matured, they have opened up a fundamentally different approach, where a system can reason about content the way it reasons about language. However, that power comes with a fresh set of engineering challenges around cost, scale, and evaluation. LinkedIn recently rebuilt its news feed to treat content recommendation as a sequence modeling problem. The general approach is to predict what a user will want next, much like an LLM predicts the next token in a sentence.<...

پخش قسمت

پلیر باز می‌شود: متن کامل، همه‌ی کلمه‌ها قابل کلیک، با ترجمه و فلش‌کارت.

امتحان کنید: روی هر کلمه بزنید

جمله‌های واقعی از ابتدای همین قسمت. سطح هر کلمه مشخص شده است.

جمله‌ی 1 از 12 · 1:28

, , .

So today we're going to talk a little bit about what LinkedIn is doing with revamping

روی یک کلمه بزنید تا معنی‌اش را به زبان خودتان ببینید.

این کلمه‌ها را بلدید؟

8 کلمه‌ی سخت‌تر از این قسمت. روی هر کدام بزنید تا معنی‌اش را ببینید، بعد علامتش بزنید.

چند کلمه را علامت بزنید تا بگوییم این قسمت چقدر با سطح شما جور است.

این قسمت به سطح شما می‌خورد؟

B2

B2 · بالاتر از متوسط

اگر اخبار تلویزیون را دنبال می‌کنید، راحت هستید

A1 ۲۶٪A2 ۳۵٪B1 ۱۸٪B2 ۱۷٪C1 ۴٪
  • ۷۹٪ کلمه‌ها در سطح B1 یا ساده‌تر هستند.
  • ۱۹۷ کلمه در دقیقه: گفتار طبیعی و نسبتاً سریع.
  • ۲۷۱ کلمه‌ی سخت‌تر (B2 و بالاتر) در کل قسمت.

متن گفتار

ابتدای این قسمت. متن کامل در پلیر است.

1:28

Hey everybody, I'm Matt Merrill and I am here with Tim Jerka, VP of Engineering from LinkedIn. So today we're going to talk a little bit about what LinkedIn is doing with revamping their social feed with AI. Before we start, Tim, can you tell us a little bit about yourself and your current role at LinkedIn?

1:54

Thanks for having me, Matt. As you mentioned, my name is Tim Ierka. I am VP of engineering at LinkedIn and I work on our consumer products. So what that would be is things like the LinkedIn feed, search experience, profile, pretty much anything you will engage with when you open up the LinkedIn app. And I actually started here 13 years ago as an engineer on the

2:13

feed. I was an AI engineer, one of the first AI engineers building the LinkedIn feed. So it's been pretty amazing to go from actually building the thing to now see the thing operating out just massive scale with 1.3 billion numbers. It's been quite a journey. So recently, you guys have rolled out some pretty major updates to how you're making

این ابتدای قسمت بود. بقیه‌ی قسمت (45 دقیقه) در پلیر است: همه‌ی کلمه‌ها قابل کلیک، با ترجمه، ذخیره‌ی کلمه و فلش‌کارت.

ادامه در پلیر

به‌صورت خودکار از صوت تولید شده و ممکن است خطا داشته باشد. صوت متعلق به ناشر آن است و از فید خودش پخش می‌شود. صاحبان حق می‌توانند درخواست حذف بدهند — سیاست کپی‌رایت و حذف محتوا