本篇是CVPR满分作文，聚焦于数据蒸馏工作，创新点在于将数据合成问题建模成对抗性的minmax优化问题。

有限预算的权益分配本质上是个升级版的背包问题。假设总预算为$C$，用户$i$在券$j$下的核销率是$p_{ij}$，发券面额是$c_{ij}$，我们的求解目标是总预算约束下的订单最大化：

对模型进行推理加速的最常用方法就是算子融合，这里用个简单demo记录下：

在工作用了tensorboard来可视化模型训练过程后，发现还挺香的。另外pytorch也正式支持tensorboard了，这里记录一下。

在物理学中，测不准关系（Uncertainty Principle），又称为海森堡不确定性原理（Heisenberg Uncertainty Principle），是由德国物理学家维尔纳·海森堡于1927年提出的量子力学的一个基本原理。这个原理表明，在量子尺度上，某些对易不为零的物理量（比如位置和动量）是不可能同时被精确测量的。

为了建模多标签之间的依赖关系，本篇工作用序列生成的方式来解决该问题。

DCN是DeepFM的升级版，后者是只能做二阶交叉特征，随着阶数上升，模型复杂度大幅提高，且FM网络层较浅，表达能力有限。google团队通过构建深度交叉网络来自动进行特征的高阶交叉，且时空复杂度均为线性增长，极大提升了模型性能。

小天狼星·布莱克（Sirius Black）是《哈利·波特》系列中的一个重要角色，他是哈利·波特的教父，也是哈利父亲詹姆·波特（James Potter）最好的朋友之一。小天狼星是一个复杂而悲剧性的人物，他的经历和命运贯穿了整个系列。

鉴于PEPNet已经是多场景、多任务建模的baseline，这里有必要详细讲解一下。

上一节讲述了线上运筹发放红包的流程，但在实践中发现发券分布异常极端，倾向于发在两端，即要么最小面额（占绝大多数），要么最大面额。如果长期按照这种分布发放，将会极大影响用户核销体验以及平台订单的持久增长。

上述问题迫使我们思考，除了满足预算约束外，我们的量价模型还应该具备哪些能力？