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推薦システム、メモリ拡張、キャッシュ戦略、スケーラビリティ
MARM:メモリ拡張とスケーラブルな複雑さを通じた推薦システムの未来を切り開く:大規模推薦モデルにおける計算のボトルネックを克服するための新しいキャッシュベースのアプローチ
本稿では、計算コストを抑えつつ、従来の推薦システムのシーケンスモデリング能力を向上させる新しいキャッシュベースのアプローチであるMARMを提案しています。
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