#生成式推荐

快手把推荐系统的打分逻辑直接嵌进生成式解码里，线上看完播和长观看这类信号，观看时长涨了0.206%，做推荐的可以看看思路。

这篇论文把 LLM 知识在三个层级迁移进生成式推荐，Recall@10 提了最多 12.9%，做推荐系统的人可以看看实现思路。

这篇论文做了个叫 REGER 的生成式推荐框架，让模型在预训练阶段就学会物品间的语义和协作关系，还配了套前缀树偏好蒸馏的理论，实验比现有 GR 基线都好，做推荐系统的话很值得看看。

推荐系统方向的朋友可以看看这篇：两个蒸馏目标函数让并行语义 ID 推荐超过 SOTA，IDM 提 Recall@10 超 15%，思路挺巧。

这篇论文提出了G2Rec框架，能更精准地建模用户兴趣，在工业推荐场景中效果优于现有方法。