KI News: Kurz und klar.

Viele Empfehlungssysteme für Langform‑Video‑Streaming setzen auf Modelle, die einmal täglich trainiert und mit statischen Nutzer‑Features aktualisiert werden. Diese Vorgehensweise lässt jedoch die neuesten Aktionen eines Nutzers außen vor und führt zu veralteten Vorschlägen.

Ein neues Tutorial zeigt, wie man mit EDG und Neo4j ein leistungsstarkes Empfehlungssystem aufbaut.

FinTRec ist ein neuer Ansatz, der Transformer‑Architekturen nutzt, um die komplexen Anforderungen der Finanzbranche zu bewältigen. Dabei werden langanhaltende Nutzerinteraktionen – sowohl digital als auch physisch – sowie die Vielzahl verknüpfter Produkte berücksichtigt, um gezielte Anzeigenplatzierungen und personalisierte Feeds zu ermöglichen.

Die Plattform X, ehemals bekannt als Twitter, hat vor Kurzem einen bedeutenden Schritt in Richtung Transparenz gemacht: Sie hat über 400.000 Zeilen ihres Empfehlungssystems veröffentlicht, die den beliebten „For You“-Feed antreiben. Damit erhalten sowohl Content‑Creator als auch Nutzer erstmals einen detaillierten Blick hinter die Kulissen der Algorithmen, die bestimmen, welche Inhalte im Feed erscheinen.

Städte wie Shenzhen planen ein riesiges Netzwerk von Vertiports – über 1.200 Anlagen bis 2026. Die bestehenden Planungswerkzeuge sind jedoch nicht mehr ausreichend, um die Komplexität urbaner Luftmobilität zu bewältigen.

Die rasante Expansion der Modebranche hat die Suche nach passenden Kleidungsstücken auf Online‑Marktplätzen erschwert. Ein effektives Empfehlungssystem muss daher nicht nur passende Artikel filtern, sondern auch die individuellen Vorlieben der Nutzer berücksichtigen.