CNCC 2023 | 大模型全面革新推荐系统！产学界多位大咖精彩献言

随着人工智能领域的不断突破，大模型的潮流已然席卷而来。大模型一跃成为时代的新宠，展现出强大的通用性和泛化能力，为 AI 技术的应用进一步打开了想象空间。与此同时，推荐系统作为大规模机器学习算法应用较为成熟的方向之一，如何与大模型结合，具有重要的理论和实践价值，引发业界高度关注。

近日，第二十届中国计算机大会 (CNCC 2023) 在沈阳召开。为进一步促进学术界和产业界的交流，10 月 27日 13:30-17:30，小红书在大会现场举办「大模型与推荐系统」技术论坛。本论坛由小红书技术副总裁风笛、中国科学技术大学教授何向南担任主席，邀请清华大学计算机科学与技术系教授张敏、中国人民大学高瓴人工智能学院教授赵鑫、华为诺亚方舟推荐与搜索实验室主任唐睿明等知名专家学者，共同深入挖掘和探讨“大模型与推荐系统”在技术、应用和研究方面的最新进展。

直击论坛现场，称得上是“台上精彩不断，多位大咖联袂分享；台下座无虚席，观众慕名而来，挤爆报告厅“。论坛全程共计 5 小时，活动气氛热烈。参会者们尽情地享受这一知识盛宴，遇到关键时刻举起手机拍照、记录，汲取着科学养分，与嘉宾们面对面交流。本次论坛同步直播，吸引超过 3.6 万名技术人士在线观看。

大模型（Large Language Model）在不同领域被广泛采用，如自然语言处理、计算机视觉等。如今，这种趋势也蔓延到推荐系统领域。清华大学张敏教授带来分享《大模型时代推荐系统的挑战与机会》主题报告时，开篇便指出：“ RecSys 彰显未来发展的新趋势，分析 2023 年录用论文关键词可知，LLM 正在推荐系统领域受到比较大的关注。”

大模型对推荐系统带来什么样的挑战呢？张敏教授在现场深入讲述 4 个挑战：

● 如何将大模型与推荐系统结合？是选择“基于大模型的推荐”，还是“大模型增强的推荐”的问题。向左走，向右走，是两条完全不一样的技术路线，等着大家探索研究；不过“条条大路通罗马”，也许未来能走出一条深度融合、殊途同归的道路。

● 流畅（Fluency）与智能的区别。大模型的表现令人感到惊艳，它能比较流利地回答很多问题，但不代表它是智能的，更不能保证其可信性（trustworthy），这两者不能简单地等同起来。

● 如何区分幻觉（hallucination）与欺骗 (con)，以及解决计算资源问题。在推荐系统中，我们容易把“幻觉”当成背锅侠：把大模型所有错误归结成“幻觉“，但其实不一定是”幻觉“，而是”欺骗“。从识别检测、到修正、到真正实现推理，还有很长的路要走。

● 如何理解“用户”（数据、意图、个性化、评价）？大模型使用的是内容数据，如何理解用户意图，提供个性化的信息服务，并给出诸如满意度、解释性、可信度的评价，也是重要的挑战。

清华大学计算机科学与技术系教