召回在推荐系统中的重要性，能够快速筛选候选集，增加业务丰富性。常用召回方法包括传统召回、基于FM的召回、图召回、内容语义i2i召回和embedding召回。召回中存在负样本构建、竞争和目标不一致等问题，可通过全链路优化缓解。常见的召回术语包括I2I、U2I、U2U2I、U2I2I、U2TA...(more)

大模型技术在金融服务中应用广泛，包括深度学习、强化学习、迁移学习等算法和技术。应用场景包括信用评分、算法交易、欺诈检测、投资顾问等。大模型技术的发展将进一步提高金融服务的智能化和效率，金融机构应积极探索应用和发展，构建大模型应用生态体系。...(more)