Uncertainty-Aware Fusion

新的多模态推荐框架LARK和MURAL达到SOTA性能 · 跟踪2个来源

两篇新研究论文LARK和MURAL提出了多模态推荐系统的新方法。LARK通过使用潜在令牌作为视觉检查点并将中间特征与推理输出对齐来解决跨模态稀释问题。MURAL通过动态发现项-项相关性并自适应地融合不确定的多模态信号来解决结构刚性和语义脆弱性问题。两个框架在包括来自TikTok和Amazon的大规模数据集在内的各种基准测试中均展示了最先进的性能。