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腾讯提出 TGR-EvoDAG：基于 DAG 的多智能体代码进化框架用于生成式推荐
腾讯在 arXiv 发布 TGR-EvoDAG，将代码进化建模为有向无环图，保留多条进化分支并合并互补创新，同时引入阶段感知成本规划与下游主动协同适配。该方法在 Amazon 公开数据集上首次实现完整生成式推荐流水线的自主进化，离线指标最高提升 37.4%，Agent4Rec 模拟用户满意度提升 …
arXiv cs.AI7 天前
#生成式推荐
共 7 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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AlignPoison 揭示生成式推荐模型定向投毒漏洞
论文研究生成式推荐模型的条件定向投毒脆弱性，发现注入不到 1% 的合成交互即可显著提升触发条件下恶意目标推荐概率。作者提出黑盒框架 AlignPoison，从 API 输出中发现解码对齐前缀，攻击成功率最高提升 16.3 个百分点。
arXiv cs.AI19 天前
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T-RoPE：面向序列推荐的时间感知旋转位置编码
论文指出标准 RoPE 在推荐场景仅编码交互顺序，无法反映时间间隔与周期，提出 T-RoPE 以时间戳角度、可学习时间系数、多尺度频率库与非平稳键旋转替代纯索引旋转。在五个公开基准上全面领先，稀疏 PixelRec 的 HR@10 提升 78–130%；在超 60 亿交互的工业数据集上各项指标提升…
arXiv cs.AI35 天前
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LIGE-GR：从排序到生成式推荐的平滑升级
论文提出LIGE-GR，一种列表级生成与评估推荐框架，将传统逐项排序系统升级为生成式推荐，而无需重建整个推荐栈。该方法保留现有模型、价值函数与服务基础设施的兼容性。在Instagram Reels与Facebook Video短视频推荐上，用户停留时长分别提升1.14%与0.72%，仅需少量额外推…
arXiv cs.LG46 天前
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OneLA：生成式推荐中大束搜索的线性注意力解码扩展
针对生成式推荐中大束解码在循环线性注意力下面临的内存与流量开销，论文提出OneLA框架，用单一共享提示派生状态与紧凑追加式分歧转移记录表示所有束状态，配合轻量祖先索引与融合GPU内核。分析显示OneLA实现1.54-2.46倍端到端解码加速，同时大幅降低循环状态内存占用与数据搬运。
arXiv cs.AI49 天前
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JevRec：变长语义编码提升 LLM 生成式推荐
论文针对生成式推荐中所有物品统一 SID 长度的问题，提出 JevRec，借鉴自然语言高频表达更紧凑的特点，将物品编码为变长「词」，热门物品用更短 SID、长尾物品保留更丰富描述。通过独立长度预测头与内容生成头缓解优化冲突，在三个公开数据集上优于基线，训练与推理时间低于 TIGER。
arXiv NLP5 天前
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新论文提出连续查询生成范式，突破生成式推荐语义ID可达性限制
研究指出生成式推荐依赖离散语义ID与有限宽度束搜索，会限制目标项进入返回列表。论文提出 CQG-Single 与 CQG-AR 两种连续查询范式，去除 SID 词表与离散束扩展，使所有编码项可直接打分检索。CQG-Single 在七次运行中均超过 TIGER 类基线，且可训练参数仅为55.3%。
arXiv cs.AI21 天前