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8月21日
18:08
8月5日
10:04
10:04官方一手arXiv: DeepSeek@Guilin Li, Jiaxing Zhang, Matthias Hwai Yong Tan, Bo Wang, Weiran Huang
精选
SeqLLM将行为序列建模接入预训练大语言模型，同时保留原有语言能力。它由行为事件离散词表、两阶段对齐的轻量投影器、前缀引导能力注入三部分组成。该系统已在微信支付上线，每天筛查数百万商户，将DeepSeek生产基线的筛查精度从92.0%提升到97.5%。在MovieLens和Amazon上，SeqLLM的Recall@5相对User-LLM最高提升32%，且语言能力明显更强。在RecIF上，它仅用OneRec-8B五分之一GPU日，就把Pass@32提升了14.2%。
论文SeqLLM微信支付DeepSeek
推荐理由：SeqLLM已在微信支付上线，日筛数百万商户，把筛查精度从92.0%拉到97.5%，还保住了语言能力。
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