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18k+ nouvelles lignes ajoutées, mini Phoenix ne fait que 3 Go, cette légèreté est bien réalisée, je veux le décomposer pour voir comment la couche de rappel interagit avec le comportement des utilisateurs
L'ajout principal concerne phoenix/run_pipeline.py, qui réalise une inférence de bout en bout : à partir du point de contrôle, du comportement utilisateur et des corpus pré-calculés, il effectue la récupération, la prédiction de la probabilité d'interaction et la synthèse des scores de tri, se rapprochant davantage de la recommandation réelle.
Il y a également environ 3 Go de mini modèle Phoenix pour des exemples d'inférence.
L'insertion de publicités est soumise à des contraintes de sécurité, de risque, de mots-clés et de sécurité de la marque, avec l'ajout du pipeline de compréhension de contenu grox couvrant la détection de spam, la classification et l'intégration multimodale.
Globalement, il s'agit de compléter la chaîne de production périphérique de la recommandation, ce qui n'est pas encore un code complet, mais facilite la recherche et la décomposition.