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视觉-语言模型如何支持个性化内容推荐？
“视觉语言模型（VLMs）通过整合视觉和文本信息来支持个性化内容推荐，以更好地理解用户偏好。这些模型能够处理各种数据类型，如图像、文本描述和用户互动，使其能够更加全面地了解用户可能喜欢的内容。例如，如果用户频繁与某些类型的图像或文章互动，V
IR系统如何应对相关性漂移？
信息检索 (IR) 中的常见挑战包括处理大型且多样化的数据集，确保搜索结果的准确性和相关性以及解决用户查询歧义。IR系统通常难以检索准确满足用户需求的文档，尤其是在复杂，主观或模糊的查询中。
另一个挑战是处理嘈杂，不完整或有偏见的数据，这
联邦多任务学习与标准联邦学习有什么不同？
“联邦多任务学习（FMTL）和标准联邦学习（FL）都是旨在从分布式数据中学习而无需集中数据的方法。它们的关键区别在于目标和如何利用客户端设备上的数据。标准联邦学习的重点是基于分布在多个客户端的数据显示训练一个单一的全球模型。每个客户端利用其