Rongjian Gu's Homepage

Welcome to RJ-Gu’s homepage! I’m Rongjian Gu, a college student in USTC. This is a simple blog of mine, where I record some ideas and experiences.

On the left are shortcuts you may find helpful.

• About is a short introduction of me, and CV will be accessible to be downloaded someday. Now CV can be downloaded!
• You can find essays and articles within Archives and Categories. Articles are sorted in order of time in Archives, while in Categories they are categorized.

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以下是对一部分多模态文档检索领域论文的模型分析，包括Donut、TextMonkey、DocPedia、mPLUG系列。

以下是对一部分多模态相关论文的模型分析，包括ViT、CLIP、Swin Transformer、VLMo、BLIP、LLaVa。

相较于传统的搜索引擎和推荐系统是在被动的筛选信息，LLM能够积极主动的探索用户意图，通过多轮交互来确定用户的喜好和兴趣。

eg. 推荐系统中：基于内容的推荐是无法捕获用户偏好的，可以考虑LLM改进。

因为AI Agents需要处理各种各样的情况，LLM就会作为Agents的一种重要的底层模型。在这个框架下，LLM需要得到多方面的提升才能在Agents中发挥作用。记忆就是其中重要的一部分，Agents需要特定的记忆机制来确保其能够正确的处理复杂的任务，应用之前的策略。此外，这样也能帮助Agents适应陌生的环境。

文章地址：https://arxiv.org/pdf/2306.05817.pdf

文章名：How Can Recommender Systems Benefit from Large Language Models: A Survey

此处记录windows环境下miniconda以及pytorch环境的建立过程以及需要注意的事项。

本文档为OSH-2023 My-Glow小组的Lab4文档。

文章地址：https://arxiv.org/abs/2104.13030

文章名：A Survey on Accuracy-oriented Neural Recommendation: From Collaborative Filtering to Information-rich Recommendation

面向准确性的神经推荐综述：从协同过滤到信息丰富推荐

最近vmware workstation出17版本了，加上之前Ubuntu磁盘管理出了一些问题，识别不到虚拟机新分配的硬盘空间，于是打算重装一下Ubuntu，记录一下过程。