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生成式推荐研究进展-2025数智大会技术实践.pdf

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    生成式推荐研究进展

    演讲嘉宾：尹铭佳

    中国科学技术大学–认知智能全国重点实验室

    将传统推荐小模型像语言模型做大做深，并使其具备在推荐任务上的scalinglaw

    Ø推荐任务-序列生成任务：将输入的各项异构特征整合和编码成一个统一的时间序列，并将召回、排序等推

    荐任务重构为统一的Seq2Seq序列生成任务，设计基于transformer的架构生成下一个token

    Ø涌现能力：生成式推荐大模型应具备类似通用大语言模型的涌现能力，能够深度挖掘用户与物品的协同关联

    训练：自回归生成下一时间步token

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