在机器学习PAI中，负采样的 item 也是不一样的吧？
在机器学习PAI中，使用 hard_negative_sampler_v2 , batch_size = 512, num_sample = 40， 负采样期望排除掉用户交互过的 item 和 batch 内的 item； 这个时候负采样出来的 item 个数应该为 512 40， 然后 reshape 成 batch_size 40, 而不是把负采样出来 512 个 item 截断到 40...
机器学习PAI“随机抽取与正样本同类目的 item 作为负样本 ？
机器学习PAI“随机抽取与正样本同类目的 item 作为负样本 ”这个操作，在easyrec的负采使用的工具gl里面，有开放这样配置的API，只是要自己新建一个sampler,因为easyrec原版没配这样的采样。？
机器学习PAI 用户交互过的item 24313，这种情况，怎么构造假边呢？
机器学习PAI 用户交互过的item 24313， item 的总数为53816 这种情况，怎么构造假边呢？
机器学习PAI给的dssm 负采样的demo中 模型结构是双塔，输出N个候选item的概率吗？
机器学习PAI给的dssm 负采样的demo中 模型结构是双塔，loss 是softmax_Cross_entropy, 是双塔算内积，输出N个候选item的概率吗？然后为啥建议使用inner product呢，常见的是cosine sim？ 这块有什么考虑吗？
机器学习PAI推理服务，获取不到特征的item会打0分吗？ 现在想做一些黑名单商品的处理？
机器学习PAI推理服务，获取不到特征的item会打0分吗？ 现在想做一些黑名单商品的处理？
想咨询一个机器学习PAI hard负采的问题，我在负采表里加了用户显示负反馈的item？
想咨询一个机器学习PAI hard负采的问题，我在负采表里加了用户显示负反馈的item。并且对于这种item给予高权重。其余统一的一个低权重。但是对于采样策略，一直没想到合适。easyrec自身的版本采用策略用的full，我试了这样采出来的结果会比较聚集（和 input表的item顺序之间位置比较接近或相邻），多次采样也没什么太多的变化。也就是多次学习，hard负样本几乎都一样。但是对于其他的采....
机器学习PAI item 向量生成的时候保留字段多指定了几个字段，有参数可以指定吗？
机器学习PAI item 向量生成的时候保留字段多指定了几个字段，然后在生成faiss索引的时候，好像就不能正确识别 item_emb字段了，有参数可以指定吗？解析到别的字段去了
机器学习PAI模型是 dssm的模型，拆塔后，只有item侧特征，这该如何构造啊？
机器学习PAI模型是 dssm的模型，拆塔后，只有item侧特征，然后item侧特征，这该如何构造啊？这个request 只暴漏了这两个方法？
机器学习PAI构造请求的时候，这个items_id 要不要加这个item_的前缀？
机器学习PAI构造请求的时候，1、这个itemsid 要不要加这个item的前缀，我看demo中有加，但不知具体含义？2、item_ids 在只有一个元素的时候为啥会报非法请求？前面2个的时候就报错，4个的时候又正常了
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