腾讯提出TGR-GenRec端到端生成推荐方法
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腾讯提出TGR-GenRec端到端生成推荐方法
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AI 综述
腾讯技术工程提出TGR-GenRec，探索用端到端生成模型替换推荐级联中的判别式决策阶段，以替代存在扩展性差、目标割裂和协同信号覆盖不足的DLRM类判别式模型。 该方法包含两个模型：基于next-token prediction（NTP）的BARGE和基于next-slate prediction（NSP）的HiGR。报道称，两者分别针对item边界丢失、语义漂移和列表级优化问题。
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最新进展10月30日 17:36
TGR-GenRec：从 next-item 到 next-slate 的端到端生成式推荐报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- RadarAITGR-GenRec：从 next-item 到 next-slate 的端到端生成式推荐
TGR-GenRec 探索用端到端生成模型替换推荐级联中的判别式决策阶段，包含基于 next-token prediction（NTP）的 BARGE 模型和基于 next-slate prediction（NSP）的 HiGR 模型。两者分别针对 item 边界丢失、语义漂移和列表级优化问题，以替代存在扩展性差、目标割裂和协同信号覆盖不足的 DLRM 类判别式模型。
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