基于模型的多智能体短视频推荐系统 已经为数亿用户提供服务

该论文介绍了一个先进的短视频推荐系统，通过使用多个智能体同时工作，每个智能体关注不同的用户偏好，如观看时间、点赞、评论等，共同协作以优化整个会话的用户体验。

在这种推荐系统中，多智能体的设置允许在不同的偏好和目标之间进行协调和优化。每个智能体可以负责不同类型的用户互动（如观看时间、点赞、评论等），并通过基于模型的方法预测和优化这些互动。为用户提供更精准、个性化的内容推荐，从而提高用户满意度和平台的整体性能。