How LLMs Are Reshaping Recommendation Systems
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How LLMs Are Reshaping Recommendation Systems

B2Intermédiaire avancé18 août 202647 min
  • Entretien
  • Technologie

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.<...

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Ouvre le lecteur : la transcription complète, chaque mot cliquable, avec traduction et cartes mémoire.

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De vraies phrases du début de cet épisode. Chaque mot est marqué de son niveau.

Phrase 1 sur 12 · 1:28

, , .

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

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Connaissez-vous ces mots ?

8 mots plus difficiles de cet épisode. Touchez-en un pour voir son sens, puis indiquez si vous le connaissiez.

  • B25:05
  • B29:41
  • B212:46
  • C218:45
  • C124:55
  • B231:42
  • B241:35
  • C142:09

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B2

B2 · Intermédiaire avancé

Confortable si vous suivez déjà le journal télévisé

A1 26 %A2 35 %B1 18 %B2 17 %C1 4 %
  • 79 % des mots sont de niveau B1 ou plus faciles.
  • 197 mots par minute : débit naturel, plutôt rapide.
  • 271 mots plus difficiles (B2 et plus) dans tout l'épisode.

Transcription

Le début de l'épisode. La transcription complète est dans le lecteur.

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

C'était le début. La suite de l'épisode (45 min) est dans le lecteur : chaque mot cliquable, avec traduction, mots enregistrés et cartes mémoire.

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