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自监督学习
推荐系统（十一）—— 对比学习与自监督学习
对比学习在推荐系统里到底怎么用？这一篇把 InfoNCE、温度系数、SimCLR/MoCo 的负样本来源、SGL 的图增广、CL4SRec 的序列增广、XSimGCL 的极简噪声扰动讲清楚，配 PyTorch 实现与原理图。
迁移学习（二）：预训练与微调
预训练如何从无标注数据中学到强大的先验，微调如何把它适配到具体任务。涵盖对比学习、掩码语言模型、判别式学习率、层冻结、灾难性遗忘、LoRA，以及一个工业级 BERT 微调实现。