测评 DLRMv4：MLPerf推荐训练基准迈入序列化时代 MLPerf拟以DLRMv4填补序列化推荐训练负载空白：新基准用HSTU替代传统特征交互栈，并引入Yambda-5B真实多行为数据集，将嵌入表扩展至约560GB，更贴近超大规模生产推荐系统。 MLC MLPerf 推荐系统 DLRMv4 2026年10月12日 1,679
测评 DLRMv3：MLPerf Inference生成式推荐基准 计算规模扩展遵循神经缩放定律，已显著减少自然语言处理和计算机视觉领域的手动特征工程需求，转而依赖大规模注意力Transformer模型从数据中自动学习丰富表示。类似趋势正变革深度学习推荐系统，传统依赖MLP、GNN和嵌入表架构，如今大型序列 MLC DLRMv3 MLPerf 推荐系统 2026年2月11日 2,454
