标签：生成式推荐

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• GPR 论文解读：广告推荐的“生成式一体化”范式，如何用一个模型替代级联系统？

  2026/01/13

  解读 GPR（arXiv:2511.10138v2）：用统一的 U/O/E/I Token 输入与多级语义 ID（RQ-Kmeans+）把广告与内容对齐；用 HHD（HSD+PTD+HTE）做“理解→生成→估值”的层级解码；再用 MTP+VAFT+HEPO（含层级过程奖励与 PPO）完成从预训练到价值对齐与策略优化。

• HSTU 论文解读：把推荐建模成“内容-动作”的生成式序列转导，如何扩到万亿参数？

  2026/01/13

  解读 HSTU（arXiv:2402.17152v3）：将推荐系统重述为序列转导任务并做生成式训练；提出 HSTU（pointwise aggregated attention + 相对时序偏置 + 门控无 FFN）与 Stochastic Length、M-FALCON 等工程算法，实现长序列、流式训练与大规模在线推理。

• MTGR 论文解读：美团工业级“生成式”推荐框架如何做到可扩展又不丢特征？

  2026/01/12

  解读 MTGR（arXiv:2505.18654v4）：用“按用户聚合候选 + Transformer(HSTU) 编码 + 动态 Mask + GLN”把 DLRM 的 cross feature 和 GRM 的可扩展性揉到一起，并给出离线/线上实验与训练系统工程细节。