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劳力士手表价格及图片 官方网站,定制开发电商网站建设多少钱,wordpress 数据库 破解,建站的目的MAXSHAPLEY 用“先拆要点、再算 max、最后线性求 Shapley”三板斧#xff0c;把公平归属从学术玩具变成线上可跑的工具#xff0c;为“AI 搜索—内容方”利益再分配提供了第一条可扩展的技术路径。下面我们具体看看他是怎么做的#xff1a; 一、痛点 生成式搜索#xff0…MAXSHAPLEY 用“先拆要点、再算 max、最后线性求 Shapley”三板斧把公平归属从学术玩具变成线上可跑的工具为“AI 搜索—内容方”利益再分配提供了第一条可扩展的技术路径。下面我们具体看看他是怎么做的一、痛点生成式搜索Perplexity、Gemini 等让用户“即问即答”跳过原始网页导致内容方流量锐减——Bain 估计 2025 年已有 80% 用户 40% 时间停留在 AI 摘要不再点击来源。流量消失 广告收入消失出版机构称“灭绝级事件”诉讼不断NYT 诉 OpenAI、Chegg 诉 Google。现有“上下文归属”研究只做可解释性不解决“谁该分多少钱”的公平补偿而传统 Shapley 值虽公平计算复杂度 O(m2^m)在毫秒级搜索场景不可接受。二、本文贡献提出MAXSHAPLEY一种专为 RAG 设计的“最大-求和”效用函数使 Shapley 归属从指数级降到线性复杂度 token 消耗仅为暴力版的 6–7%却保持 0.79 的 Kendall-τ 相关性与 0.9 的人工标注一致性为生成式搜索的“按贡献付费”提供了可落地算法。 检索 → 生成 → 归属三路 LLM 解耦黑盒即可。三、方案速览步骤动作计算量① 答案分解用 LLM-as-a-judge 把生成答案拆成 n 个“原子关键要点” {p_j}1 次 LLM 调用② 源-点打分对每份文档 s_i 与要点 p_j 计算相关度 v_{i,j} ∈ [0,1]m×n 次 LLM 调用可并行③ Max-Sim 效用对任意子集 S′效用 U(S′)Σ_j w_j·max_{s∈S′} v_{i,j}封闭公式零采样④ 线性求Shapley每层 max 博弈有 O(m^3) 闭合解总体 O(nm^3) ≈ O(m)比暴力快 1000×关键直觉“同要点内文档竞争不同要点间文档合作”用 max 操作天然去冗余满足公平公理且可分解。横轴 token 消耗纵轴与人工标注的 Jaccard 指数MAXSHAPLEY 仅用 6% token 即追上 FullShapley 0.83 的精度而 KernelSHAP 需 8× 更多 token 才能打平。四、实验亮点数据集HotPotQA、MuSiQUE、MS MARCO人工二次标注 30 题降低噪声指标JaccardK、Kendall-τb、token/美元/运行时间结果相同 Jaccard 下MAXSHAPLEY 比 KernelSHAP 省 8–10× tokenKendall-τb 0.79强相关Jaccard 0.9在完整版 MuSiQUE2417 题上依旧稳健随“跳数”增加略降但不崩。五、落地补偿机制直接分成平台拿出订阅或广告收入的一定比例按归属比例打钱适合学术出版、企业知识库等有限供应方。广告代理把来源方的广告素材按归属权重投放在生成页沿用现有广告生态平台免建支付通道。二次拍卖用 MAXSHAPLEY 分数作为“被动出价”与广告主同场竞拍平台收结算差价。六、局限 未来方向LLM-as-a-judge 对措辞敏感温度0 也非完全确定未考虑多源交叉验证带来的“置信度叠加”关键要点目前一层扁平更复杂推理可引入层次分解对抗风险内容农场可刷“AI 口水文”套利需配合质量过滤。传送门MAXSHAPLEY: Towards Incentive-compatible Generative Search with Fair Context Attribution论文地址https://arxiv.org/pdf/2512.05958如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】