根据Kuai Technology于4月3日，BAIDU团队在ARXIV中发表了一职，引入了一个名为COBRA的新算法框架，该算法用于改善使用生成模型对广告推荐系统的影响。根据该论文，工程师将COBRA框架应用于实际环境中的A/B测试，结果表明，转化率提高了3.6％，每位用户的平均收入（ARPU）增加了4.15％。目前，该框架应用于百度广告推荐业务。 COBRA框架结合了生成和密集的采集技术，通过集成广泛的-scalp ID和密集的向量来提供目标对象的更全面的特征。稀疏的ID负责爱一个稳定类别的基本信息类别，因为密集的向量确保模型可以捕获高语义级别和精致的细节，这是一种端到端的培训方式，可以更好地获取用户'的意图与协作。在技​​术实施方面，百度团队采用了技术“剩余的量化变异自动编码器（RQ-VAE）”技术，其中包括三种方法：杰出研究，自动编码器数量技术和多样性。该技术可以减少信息丢失，提高整体模型的功能，并通过优化模型参数来改善重建的影响。可衡量的结果表明，在使用这些数据集（例如亚马逊产品评论）和工业数据集（例如BAIDU-工业数据集）进行离线和在线评论之后，COBRA框架比行业中大多数企业的方法要好。 [本文的结尾]如果您需要重新打印，请确保指示来源：Kuai技术编辑：黑色和白色