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DoorDash社、32Mラベルでセマンティック検索のための画像・テキスト・クエリを整列するDashCLIPを構築
DoorDash社は、製品画像、テキスト説明、ユーザークエリを共有表現空間で整列させることによりセマンティック埋め込みを生成するマルチモーダル機械学習システムDashCLIPを発表した。同アーキテクチャは、同社の消費財（CPG）マーケットプレイス全体における商品発見、ランキング、広告関連性の向上を目的とする。システムの学習には、検索クエリと関連カタログ商品を整列させるため、約3,200万件のラベル付きクエリ・商品ペアを用いた。
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Instagram、新ランキングフレームワークで通知疲れを軽減し、エンゲージメントを向上
Meta社は、Instagramにおいて新しい機械学習フレームワークを導入した。このフレームワークは多様性アルゴリズムを適用し、繰り返し表示されるコンテンツを減らしながらユーザーエンゲージメントを維持できるものだ。この多様性を意識したランキングシステムは、同じコンテンツ作成者や製品タイプへの過剰な露出を軽減するために、既存のエンゲージメントモデルに乗算ペナルティを導入している。
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