本文探索了专家网络的差异性对模型性能的影响，本质上是种bagging思想，从各个语义空间上提升模型的表达能力。

在uplift建模中，模型离线指标(QINI、AUUC)提升并不意味着在线A/B实验的收益，因为在线运筹还需要$\lambda$约束。如果模型打分不满足单调增且roi边际递减，那么$\lambda$运筹求解会非常不稳定，导致线上发券偏高，毛利无法兜住。

TIGER（Transformer Index for Generative Recommenders）是生成式召回的经典力作，其核心思想就是语义ID+Seq2Seq，这一范式启发了后续大量生成式推荐工作。

基于线上运筹优化公式推导，概述一下如何用二分搜索来运筹求解 $\lambda$ 。

马力和扭矩是衡量发动机性能的两个核心指标，但它们的物理意义和对车辆性能的影响截然不同。

在计算性能和硬件指标中，FLOPS、FLOP/s、TOPS 是常见的术语，但它们有明确的区别和应用场景。以下是详细解析：

在物理学中，光锥（Light Cone）是描述时空中因果关系的一个几何结构，来源于相对论，尤其是狭义相对论和广义相对论中的时空图像。

从物理学角度，三体问题之所以不稳定，是因为三个天体在万有引力作用下相互作用，形成一个非线性耦合系统。我们可以从牛顿经典力学出发，列出具体的运动方程，并说明为何这个系统本质上是混沌的，无法得到一般解析解。

如果$\ln X \sim \mathcal{N}(\mu, \sigma^2)$，那么$X$服从对数正态分布，它的PDF是：$\frac{1}{x \sigma \sqrt{2\pi}} \exp \left( -\frac{(\ln x - \mu)^2}{2\sigma^2} \right)$