周六9点半

广告的真实价值不是赢拍后赚了多少，而是"因为赢拍才多赚的那部分"——今天这期从搜索广告的价值定义升级聊起，覆盖出价、排序、合规三层链路的最新方法创新。 本期重点 * 搜索广告的边际价值（The (Marginal) Value of a Search Ad）：将广告价值建模为因果增量 Δv = v1 − v0，在二价拍卖下给出在线学习算法，并揭示"次高价"这个日常被忽略的信号可以反哺整条出价曲线。对做 lift bidding / 增量归因的团队极具参考价值。 * 频域增...

Agent 跑得慢，不是模型不够强，是底下那层调度压根没把它当 Agent 看。今天三篇重点论文分别从 GPU 调度、工具调用决策、Skill 安全审计三个方向，指向同一个判断：Agent 的瓶颈正在从模型内部移到运行时和治理层。 本期重点 * SAGA: Workflow-Atomic Scheduling for AI Agent Inference on GPU Clusters — 把调度单位从"一次请求"升级到"整个 Agent workflow"，在 64 卡 A100 集群上实测任务完成时间提升 1.64×，KV 重算时间从 3...

当模型侧的边际收益越来越薄，真正决定广告团队迭代速度的，是特征治理、知识沉淀、样本生产这些"管道活"能跑多快。今天三篇重点论文讲的都不是新模型，而是新流程。 本期重点 * 智能弹性特征渐变淡出（Intelligent Elastic Feature Fading）——Meta 把特征下线从 3-6 个月的重训练闭环压缩到周级，核心洞察是：真正伤模型的不是特征最终消失，而是中间那次剧烈分布跳变。渐变淡出让线上损失减少约 55%，对广告排序系统几乎即插即用...

Agent 的瓶颈正从"模型聪不聪明"转向"脚底下的基础设施扎不扎实"。今天三篇重点论文分别砸在训练环境、运行时容错和多工具安全三个点上，值得做 Agent 系统的人认真听一遍。 本期重点 * 大规模合成电脑（Synthetic Computers at Scale for Long-Horizon Productivity Simulation）——不只合成任务，而是合成一整台带文件历史和协作记录的用户电脑，再用双 Agent 跑一个月仿真，产出过程轨迹和交付物双重训练信号。直接戳中 computer...

当算法系统越来越复杂，我们到底该什么时候加一层智能、什么时候保持克制？今天两篇重点论文从不同角度回答了这个问题——一篇用控制实验拆解 MPC 预算分配的真实边界，一篇把 Google Discover 的多阶段调参交给 LLM 多智能体闭环执行。 本期重点 * Learning to Spend: Model Predictive Control for Budgeting under Non-Stationary Returns：以 Expedia 数十亿美金营销预算为背景，严格比较 MPC 与反应式 pacing。核心发现：只有当...

今天三篇重点论文方向不同，但矛头一致：Agent 的可靠性、安全和效率，都不在单次生成里，而在围绕模型搭起来的那层执行系统。如果你在做 Agent 产品，这期值得从头听到尾。 本期重点 * 链上 Agent 的操作层控制（Operating-Layer Controls for Onchain Language-Model Agents Under Real Capital）——3505 个 Agent 用真 ETH 在链上跑了 21 天，prompt 里一句话挪个位置就能让 Agent 瘫痪不交易。作者系统性地证明：可靠性是操作层...

广告系统的研究重心正在从"模型有多准"转向"决策过程可不可控、可不可审"。本期聚焦两篇直接针对广告预算决策的论文，一篇解决冷启动期怎么边投边学，另一篇回答年度复盘时怎么量化"本来还能多赚多少"——再加一篇对 CTR 模型里 DNN 角色的结构性反思，干货密度很高。 本期重点 * 带预算约束的因果 Bandit（Budget-Constrained Causal Bandits）：把 uplift 建模、预算配速和探索合成一个在线 bandit，从第一个用户就能边投边学。在...

Agent 的瓶颈正在从模型本身转向模型外面那一圈基础设施——今天三篇论文从 harness 自动进化、benchmark 审计、长程任务效率三个角度同时印证了这一点。如果你在做 Agent 产品或评测，这期值得完整听完。 本期重点 * Agentic Harness Engineering（脚手架自进化工程）：把 coding agent 围绕模型的脚手架拆成可版本化、可回滚的组件，让另一个 Agent 基于可观测证据自动迭代，还能跨任务跨模型迁移。核心亮点是"修改契约"——每次改动...

当 Agent 从一次性工具变成要跑好几天的「同事」，运行时怎么设计、安全怎么治理、评测怎么打分——全得重做一遍。今天三篇重点论文分别从这三个方向给出答案，共同指向一个判断：Agent 的下一阶段竞争不在模型，在基础设施。 📌 本期重点论文 * 流式执行的可修订理论（Revisable by Design: A Theory of Streaming LLM Agent Execution）——把 Agent 执行从"下单等外卖"变成"直播加弹幕"：用户中途改需求，不用推倒重来。论文将每个...

Agent 研究正在从"让模型更聪明"转向"把 Agent 当系统来建"。今天三篇重点论文分别在评测、多 Agent 编排和安全执行上给出了新答案——如果你在做 Agent 产品或平台，这期值得完整听完。 本期重点 * 看见整头大象（Seeing the Whole Elephant）：多 Agent 系统跑挂了到底怪谁？现有基准只记 Agent 输出，归因准确率低到 16%。这篇提出 TraceElephant 基准，补齐完整输入上下文后准确率直接翻倍，还能像调试器一样断点重放做反事实验...

广告系统的每一层正在互相靠拢——召回要懂排序意图，排序要懂真实转化链路，在线服务要撑住更大模型。今天精读两篇直接落地的工业论文，再串联多篇候选工作，聊聊"层与层之间的协同"这个正在发生的趋势。 🎯 本期重点 * Follow the TRACE（点击后行为轨迹建模 CVR 预测）：不再对未转化样本一律打硬负标签，而是把加购、收藏、停留等点击后行为组织成时间轨迹，用条件似然判断"这条轨迹更像会转化还是不会转化"，并用离线补全器给早...

今天这期围绕一个核心判断展开：广告系统的下一个胜负手，正在从"更好的打分模型"迁移到"更好的表示"——谁能合法地扩大决策时刻可用的信息边界，谁就多赢一点。 本期重点 * 打破不可见边界：后转化内容蒸馏留存模型（Break the Inaccessible Boundary）——RTB 拉活场景下，用户回流后看了什么视频是预测留存最强的信号，但出价时根本拿不到。论文用两阶段蒸馏，先让 teacher 作弊看未来，再把"感觉"偷渡给只看可观测特征的 student，...

当生成式模型接管推荐与广告排序，真正的瓶颈已经不是模型多大、prompt 多巧，而是训练信号本身干不干净、学不学得动。今天这期围绕"信号质量"这条主线，精读两篇重点论文，聊聊它们对广告系统的启发。 本期重点 * ReCast: Recasting Learning Signals for Reinforcement Learning in Generative Recommendation 生成式推荐用组内归一化 RL 训练时，约 85% 的采样组奖励全零、根本没法学。ReCast 提出"先修复再对比"——往全零组里注...

转化建模正在从"一个塔打天下"走向场景化拆分——大促预热期单独拉延迟塔，生成式推荐重做多模态SID生成链路。本期围绕这两个方向展开精读，也聊到了Agent工具调用的token开销优化和Off-Policy Evaluation基础概念。 本期重点 * 反事实多任务延迟转化建模（Counterfactual Multi-task Learning for Delayed Conversion Modeling in E-commerce Sales Pre-Promotion）——电商大促预热期CVR塌陷是老问题，这篇把当天转化和延迟到促销日...

🟢 Part 1 牛市中的投资百态 00:01:01 牛市赚7万如处幻象？收益与真实感的拉锯 00:02:26 股市如天气预报，「sense」决定成败 00:04:48 涨3点就卖VS消息后多赚5点，时机选择的代价 00:06:09 止损价设定：稳健致富的平衡艺术 00:08:48 英伟达芯片的过山车行情：刺激与风险并存 00:12:15 AI生产力飞升VS失业风险，科技的双刃剑 🟢 Part 2 AI革命的多维影响 00:14:04 特斯拉AI机器人：10万亿市值的野望 00:16:12 AI成熟度悖论：体验提...

arxiv.org，created by ai 播客标题： 解锁点击率预测新纪元：DGenCTR如何通过生成范式超越传统模型 节目描述： 在本期节目中，我们将深入探讨一篇关于点击率（CTR）预测的突破性研究——DGenCTR。为什么传统的CTR模型会遇到性能瓶颈？现有的生成式推荐系统又为何不适用于CTR任务？DGenCTR如何巧妙地结合离散扩散模型和两阶段训练框架，不仅解决了这些难题，还在离线实验和在线A/B测试中取得了显著成效。如果您对推荐系统、深度学习...

🎧 周六9点半：AI浪潮来袭，这些新工具你不能错过！ 哈喽，大家好，欢迎收听本周的周六9点半，我是你的主播毅仔。本周我们继续聚焦那些最新、最酷、最有趣的产品，尤其本期将深入探讨当前Product Hunt上最火热的趋势——AI正在“吞噬”一切！ 🚀 本周产品速览 * DeskMinder²：让人上瘾的待办事项应用，与苹果日历无缝同步，提供沉浸式体验。 * Fullpack：基于AI的智能打包清单创建工具，拍照即可生成各类打包清单。 * Browse Anything...

从零构建大语言模型（第一章）欢迎收听“周六九点半”！本期节目，我们一起深入探讨了如何从零开始构建大语言模型。我们以《从零开始构建大语言模型》这本书的第一章为基础。节目的相关资料，包括本书的中文译本链接，都可以在节目下方找到。本期要点速览选择大模型学习路径：为何学习大模型： 嘉宾表示，大模型已无处不在，作为一名数学背景的从业者，希望能深入理解其底层逻辑，从而更好地使用和掌控 AI 产品，避免盲目使用。 书籍...

本期简介: 在本期节目中，算法工程师霍俊毅与王君凡轻松对谈，深入探讨了当下火热的 AI 创业浪潮。如果你对人工智能如何改变创业模式、最新的 AI 产品趋势或者创业路上的真实挑战感兴趣，这期节目不容错过！ 你将听到： * 🤖 AI 创业风向转变： 从早期的单轮对话 AI (如 Character. AI) 为何难以留住用户，到如今像 Cursor、Perplexity 等能累积信息、更具“记忆”的智能体（Agent）模式如何成为新趋势？这背后关乎用户粘性和商业护...