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KDD 2024· Knowledge Discovery and Data Mining
KDD 2024
亮点精读
8 篇 · 获奖 / oral / 高引📈 925 引用
A Survey on RAG Meeting LLMs: Towards Retrieval-Augmented Large Language Models
综述检索增强生成在大型语言模型中的集成方法、应用与未来方向。
💡 系统梳理RAG与LLM结合的关键技术，推动AI发展。
arXiv
📈 410 引用
Foundation Models for Time Series Analysis: A Tutorial and Survey
综述基础模型在时间序列分析中的应用，涵盖预训练、微调等关键技术。
💡 首次系统梳理时间序列基础模型，推动领域发展。
arXiv
📈 217 引用
OpenFedLLM: Training Large Language Models on Decentralized Private Data via Federated Learning
提出OpenFedLLM框架，通过联邦学习在分散私有数据上训练大语言模型。
💡 解决隐私数据训练大模型的难题，推动联邦学习与LLM结合。
arXiv
📈 215 引用
Bias and Unfairness in Information Retrieval Systems: New Challenges in the LLM Era
综述信息检索系统中偏见与不公平问题，聚焦大语言模型时代的新挑战。
💡 指引未来公平信息检索研究方向。
arXiv
📈 210 引用
UrbanGPT: Spatio-Temporal Large Language Models
提出UrbanGPT，利用时空大语言模型解决城市数据稀缺下的泛化问题。
💡 突破数据限制，提升城市预测模型的泛化能力。
arXiv
📈 172 引用
UniST: A Prompt-Empowered Universal Model for Urban Spatio-Temporal Prediction
提出UniST，利用提示学习增强的通用模型，实现多种城市时空预测任务。
💡 首次将提示学习引入时空预测，提升模型泛化能力。
arXiv
📈 169 引用
A Multimodal Foundation Agent for Financial Trading: Tool-Augmented, Diversified, and Generalist
提出多模态金融交易基础代理，通过工具增强和多样化训练实现通用交易。
💡 首个通用金融交易基础模型，显著提升跨市场泛化能力。
arXiv
📈 162 引用
A Review of Modern Recommender Systems Using Generative Models (Gen-RecSys)
综述生成式模型在推荐系统中的应用，涵盖模型、数据与评估。
💡 为推荐系统研究提供全面新视角。
arXiv
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