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Autoregressive Beam Search

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  1. RESEARCH · CL_298456 ·

    LLM个性化研究探索推荐与实时适应

    两篇新研究论文探讨了个性化大型语言模型（LLM）的不同方法。第一篇论文侧重于推荐系统，比较了用于生成语义ID（SIDs）的自回归束搜索与多令牌预测，发现尽管成本更高，但束搜索在产品关键指标上表现更好。第二篇论文通过使用用户的成对偏好来实时适应LLM，解决了在线个性化问题，并提出了一种在辅导案例研究中显著降低遗憾的方法。