Proxima MeetUp | 大数据+AI Meetup 2021 首站:解读向量搜索技术应用
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2021-03-14 16:45
▼ 会议亮点 ▼
阿里云达摩院自主研发的向量检索引擎 Proxima 首次对外揭秘——赋能阿里集团拍立淘、搜索个性化、优酷视频指纹、猜你喜欢、图搜云等多业务场;集成在 Ads、Hologres、Elasticsearch 等云上业务……阿里云达摩院 Proxima 技术负责人将现场带来硬核详解。 阿里巴巴高级算法专家为你展示淘系推荐团队 MIND 召回算法的系统架构设计及应用;阿里云团队基于 PAI 可以帮助客户快速搭建个性化推荐解决方案。 国内开源向量搜索引擎——Milvus 所属公司 Zilliz 合伙人现身解析应用于各大企业的经典案例。 “AI四小龙”之一——云从科技数据研究院技术总监分享十年沉淀开发经验,带你领略云从科技大规模人脸比对技术,共话向量计算的未来。 还有开源神经搜索公司 Jina AI 创始人兼 CTO 亲自展示 Jina 的设计理念及使用其搭建搭建神经搜索系统的原理;爱奇艺在广告、搜索、视频推荐等业务的向量检索技术最佳实践;搜狐应用 Mlivus 基于语义向量的内容召回和短文本分类的文本标注实战……
《向量检索的过去,现在,和未来》
《 MIND - 基于动态路由的用户多向量召回》
议题简介:
手淘首页的推荐面临着两个极具挑战性的问题. 一是业务数据量巨大, 包括十亿级的用户和商品; 二是首页开屏即现, 对算法的响应时间有严格要求. 在实际实践中, 我们将推荐系统拆分为召回与排序两个子系统. 其中, 召回系统从海量的候选商品中挑选出与用户兴趣相关的商品集合, 排序系统对该商品集合中的每一个商品依据业务目标进行打分, 打分较高的商品作为推荐结果展示给用户. 推荐算法的效果同时受到两个子系统的影响, 召回作为算法的前置环节, 更是决定了整个系统的效果上限. 本次分享中, 我们将分享 MIND 召回算法及其系统架构设计
《达摩院 Proxima 向量检索技术揭秘》
《爱奇艺在推荐领域的向量检索技术实践》
议题简介:
《Jina :云原生开源神经搜索框架》
议题简介:
《高性能高维向量计算》
议题简介:
《云上个性化推荐——
基于 PAI 和 Hologres 的个性化推荐最佳实践》
《基于语义向量的内容召回和短文本分类的
文本标注——搜狐的 Mlivus 实战》
议题简介:
如何参加?
活动时间:2021年3月20日 10:00 - 17:30
活动地点:北京市朝阳区酒仙桥路2号北京 798 艺术区 D 区 798 西街 1F 主会场
直播地址:https://developer.aliyun.com/live/246509
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