Patreon launches 30 new creator features, including short-form Clips and revamped discovery

ByteByteGo15 Hot17 min1 d agoAI

How Netflix Taught an LLM to Recommend Movies So That You Keep Watching

Netflix đã phát triển hệ thống GenRec để tăng thời gian xem phim của người dùng. Họ huấn luyện Large Language Model (LLM) trên dữ liệu tương tác người dùng với nội dung, sử dụng phương pháp transfer learning từ các mô hình ngôn ngữ lớn. Kết quả là hệ thống có khả năng đề xuất phim cá nhân hóa với độ chính xác cao hơn 23% so với phương pháp traditional collaborative filtering. Điều này cho thấy tiềm năng ứng dụng LLM trong lĩnh vực recommendation systems không chỉ giải trí mà còn có thể mở rộng sang các dịch vụ streaming khác.

Bài viết này giải thích cách Netflix xây dựng hệ thống đề xuất phim GenRec để giữ chân người xem qua công nghệ LLM tiên tiến.

#machine-learning #llm #netflix Source

Hackaday40 Hot2 min2 mo agoAI

Google Maps Killed The Restaurant Star

Nhà nghiên cứu Lauren Leek phát hiện thuật toán xếp hạng nhà hàng của Google Maps ưu tiên chuỗi cửa hàng, địa điểm đông khách và các vị trí được trả phí, khiến những quán mới hoặc ít tên tuổi khó nổi bật. Cô xây dựng bảng điều khiển công khai sử dụng machine learning để khám phá những quán ẩn mình có chất lượng vượt trội.

Những lập trình viên muốn hiểu cách hệ thống xếp hạng tự động của Google Maps hoạt động, từ đó tìm cách cải thiện hoặc phân tích các cơ chế xếp hạng trong các ứng dụng tương tự để tạo ra giải pháp công bằng và hiệu quả hơn.

#machine-learning #data-science #recommendation-systems Source

The Next Web1 Hot4 min1 mo agoAI

I’m 19, and I’ve watched more than 200 brands quietly give up on influencers

19‑tuổi Gabriele Muratori và nền tảng UGC Roster đang vận hành marketplace với hơn 200 thương hiệu, trong đó các thương hiệu nhanh nhất đang bỏ qua single influencer bets và chuyển sang sử dụng high‑volume, testable creator content để chạy trong paid ads. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở khả năng tạo ra nhiều phiên bản nội dungcreator nhanh chóng, cho phép A/B testing và tối ưu hoá chi phí quảng cáo. Hệ quả rõ ràng là tốc độ tăng trưởng doanh thu được kích hoạt bởi các chiến dịch paid ads dựa trêncreator‑driven content, giảm phụ thuộc vào influencer duy nhất. Điều đáng học là mô hình này cho phép đo lường hiệu quả bằng các metrics như CPM, CTR và conversion rate, giúp thương hiệu nhanh chóng điều chỉnh chiến lược. Nếu bạn đang cân nhắc có nên đọc bài gốc, hãy chú ý vào cách họ áp dụngcreator‑driven paid ads để thay đổi cách tiếp cận influencer marketing.

Bài viết giải thích tại sao các thương hiệu đang chuyển từ đầu tư vào Influencer đơn lẻ sang chiến lược nội dung do người dùng tạo (UGC) khối lượng lớn để tối ưu hóa quảng cáo trả phí.

#startup #ai-agent #marketing Source

The Next Web0 Hot4 min1 mo agoAI

YouTube starts funding shows directly to keep creators from licensing to Netflix

YouTube bắt đầu tài trợ trực tiếp cho các nhà sáng tạo nội dung hàng đầu bằng tiền mặt, chia sẻ doanh thu từ hợp đồng quảng cáo và cam kết độc quyền để ngăn họ cấp phép nội dung cho Netflix.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các nền tảng video trực tuyến (như YouTube) đang thay đổi mô hình tài trợ nội dung, ảnh hưởng đến chiến lược kinh doanh của các nhà sản xuất nội dung và cách các nhà phát triển game/phim hoạt hình có thể tối ưu hóa việc phát triển dự án của mình trong tương lai.

#netflix #creator-economy Source

Medium0 Hot9 min1 mo agoAI

The Bait You Took on Your Way Somewhere Else

Môi trường digital hiện nay đang bị ngập tràn bởi content clickbait với tiêu đề giật gân khiến người dùng mất tập trung vào mục đích tìm kiếm gốc. Các nền tảng như Google và Facebook sử dụng thuật toán prioritize content có tỷ lệ CTR (click-through rate) cao bất kể chất lượng thông tin, dẫn đến tình trạng information overload. Hậu quả là người dùng bị kéo vào chu trình infinite scroll với thời gian trung bình 40 phút lãng phí trên các bài viết vô bổ. Bài này phân tích kỹ thuật về cơ chế reinforcement learning trong algorithm recommendation và cho thấy sự đánh đổi giữa engagement metrics và user experience mà các công ty cần cân nhắc.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận diện và tránh những cạm bẫy kỹ thuật có thể ảnh hưởng đến hiệu suất làm việc và sự tập trung.

#ai-agent #recommendation-systems Source

80 LEVEL0 Hot5 min20 d agoAI

Steam Quietly Made a Huge Discoverability Change for Indie Games

Valve đã cá nhân hóa grid Discounts & Events trên Steam, biến một nguồn truy cập trước đây không đáng kể thành hàng nghìn lượt truy cập trang hàng tháng cho một số tự game nhỏ. Sự thay đổi này được phát hiện khi các nhà phát hiện thấy lượng truy cập tăng đột biến từ section này mà không có chiến dịch marketing nào. Cụ thể, một tự game indie có thể nhận thêm 3000-5000 lượt truy cập từ grid này mỗi tháng sau khi Steam triển khai tính năng cá nhân hóa. Điều này cho thấy thuật toán recommendation system của Steam đang ngày càng quan trọng cho việc tiếp cận game indie với audience rộng hơn.

Valve đã thay đổi cách hiển thị ưu đãi và sự kiện trên Steam, giúp các trò chơi indie nhỏ nhận được nhiều lượt truy cập hơn nhờ cá nhân hóa hiển thị.

#gaming #steam #recommendation-systems Source

Medium0 Hot8 min1 mo agoAI

Ad Revenue Is Now “Pocket Change” — 3 Strategies for Creators to Survive in 2026

Doanh thu quảng cáo đang trở nên ít đáng kể vào năm 2026, giảm mạnh từ mức đỉnh khoảng 10.000 USD/tháng vào khoảng năm 2020. Nguyên nhân kỹ thuật là sự thống trị của ad-blocking tools lên tới 42% trên toàn cầu cùng với thuật toán của các nền tảng như YouTube và Facebook thay đổi để ưu tiên content commerce. Hệ quả là creator phải đối mặt với doanh thu quảng cáo giảm tới 70% so với trước đây, buộc phải tìm kiếm nguồn thu thay thế. Điều đáng học là các thành công gần đây của ứng dụng chiến lược niche D2C (direct-to-consumer) và nền tảng membership subscription đã tạo ra nguồn doanh thu ổn định gấp 3-4 lần so với quảng cáo truyền thống.

Bài viết này giúp các sáng tạo nội dung tìm kiếm chiến lược tài chính bền vững khi doanh thu quảng cáo trở nên không đáng kể trong năm 2026.

#content-creation #creator-economy Source

PyTorch0 Hot10 min1 d agoAI

Modernizing Table Batched Embeddings with FBTriton – PyTorch

Meta giới thiệu FBTriton, phiên bản viết lại Triton cho Table Batched Embedding dùng trong hệ thống gợi ý trên nhiều GPU sharded. Việc tối ưu hóa này thiết kế hai path cho forward (generic gather và specialized tensor-core) và ba backward path exploit tính năng Blackwell như CLC work-stealing và TMA bulk atomic. Trên GB200 với 307 cấu hình shard, FBTriton đạt tốc độ forward trung bình cao hơn 1.28x so với CUDA cũ, đạt 3,948 GB/s trong một số trường hợp nhờ tránh đồng bộ hóa cooperative-CTA không cần thiết. Lợi ích lớn nhất là việc sửa lỗi chỉ cần thay đổi config chứ không cần cấu trúc lại CUDA template, và kernel Python đơn giản tạo cơ hội fusion giữa forward/backward.

FBTriton giúp lập trình viên tối ưu hóa tốc độ embedding lookup trên GPU sharded và đơn giản hóa bảo trì kernel với thiết kế Python linh hoạt.

#pytorch #cuda #recommendation-systems Source

Patreon launches 30 new creator features, including short-form Clips and revamped discovery

Recommended for you

Bình luận

How Netflix Taught an LLM to Recommend Movies So That You Keep Watching

Google Maps Killed The Restaurant Star

I’m 19, and I’ve watched more than 200 brands quietly give up on influencers

YouTube starts funding shows directly to keep creators from licensing to Netflix

The Bait You Took on Your Way Somewhere Else

Steam Quietly Made a Huge Discoverability Change for Indie Games

Ad Revenue Is Now “Pocket Change” — 3 Strategies for Creators to Survive in 2026

Modernizing Table Batched Embeddings with FBTriton – PyTorch

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads