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Guess What You Like
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RecGPT-V3 通过有状态记忆和混合推理增强淘宝推荐 · 跟踪 2 个来源
RecGPT-V3 是淘宝推出的新型推荐系统，通过引入有状态行为建模、混合模态方法和高效推理，解决了基于大语言模型的推荐挑战。该系统利用记忆中心（Memory Hub）来浓缩用户历史记录，将计算量减少了 55% 以上。它还采用了混合模态基础模型（Hybrid-modal Foundation Model），该模型联合推理文本标签和语义 ID，以实现更好的商品关联。这一新版本已部署在淘宝的“猜你喜欢”信息流中，在提高用户参与度和商业指标…
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HiSAC框架赋能推荐系统高效超长序列建模
研究人员开发了分层稀疏激活压缩（HiSAC）框架，该框架旨在使超长序列建模在推荐系统中变得可行。HiSAC通过将交互编码为多级语义ID并使用分层投票机制激活个性化兴趣代理来解决现有方法的局限性。这种方法允许细粒度的偏好中心，并使用Soft-Routing Attention高效地聚合历史信号，从而最大限度地减少量化误差并保留长尾偏好。在淘宝“猜你喜欢”功能上部署HiSAC后，该框架展示了显著的压缩和成本降低效果，点击率提高了1.65%。