生成式推荐的演进与工业实践

生成式推荐系统正在快速重塑信息分发范式，其核心思想是把传统“粗召回—精排”多级流水线压缩为单一生成模型的序列到序列推理，从而同时输出推荐列表、顺序乃至解释文本或新内容。该方向的重要性在于：一方面，它为融合多模态、对话交互、冷启动外推等长期难题提供了统一框架；另一方面，在多家互联网公司的大规模线上实验中已显示出可观的商业收益，表明这不仅是学术概念，更是下一代工业推荐系统的现实选择。 1 推荐系统范式的演进 早期系统依赖基于相似度的记忆式协同过滤；Netflix Prize 之后，矩阵分解成为主流，...