arXiv · Machine Learning· Yatong Xiao, Yibo Sheng, Lixiang Wang, Mingjie Sun, Yunhao Sha, Pengfei Zhang, Shengyu Wang, Peng Wang, Wenjin Wu, Peng Jiang·· 8 小时前AI 评分51
GR4AD-X：面向大规模广告的可靠、可扩展且价值对齐的生成式推荐
Towards Reliable, Scalable, and Value-Aligned Generative Recommendation for Large-Scale Advertising
AI 导读
快手提出 GR4AD-X 生成式推荐框架，针对语义标识符（SID）分配敏感、常规模型扩展收益递减以及序列级价值优化信用分配有限等问题，改进大规模广告推荐。该框架通过 Multi-Path assignment 提升 SID 可靠性，以多维度扩展模型容量，并采用 UniVGD 结合前缀级奖励优化、价值引导的 beam pruning 和判别式重排序。
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