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Torch-RecHub是一个基于PyTorch的推荐系统框架，其核心理念是通过简单的10行代码，帮助用户快速搭建工业级推荐系统。经过三年的持续迭代，Torch-RecHub已经从最初的几个模型发展到覆盖召回、精排、多任务、生成式推荐四大场景的30多个模型。

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !这篇文章从头实现 LLM-JEPA: Large Language Models Meet Joint Embedding Predictive Architectures。需要说明的是，这里写的是一个简洁的最小化训练脚本，目标是了解 JEPA 的本质：对同一文本创建两个视图，预测被遮蔽片段的嵌入，用表示对齐损失来训练。本文的目标是 ...

用了一周下来，MTT ...