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FINDERS 用扩散语言模型路由状态重构用户表征，已过十场景 A/B 测试
论文指出基于自回归 LLM 的用户编码器受单向约束，难以兼顾多源信号与不同下游场景需求。作者提出 FINDERS，利用扩散语言模型的迭代去噪过程构建多粒度重构空间，通过去噪、因子化、路由、压缩四步生成场景自适应表征。在十个工业场景的离线实验与在线 A/B 测试中均优于现有方法。
arXiv cs.AI13 天前
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论文指出基于自回归 LLM 的用户编码器受单向约束，难以兼顾多源信号与不同下游场景需求。作者提出 FINDERS，利用扩散语言模型的迭代去噪过程构建多粒度重构空间，通过去噪、因子化、路由、压缩四步生成场景自适应表征。在十个工业场景的离线实验与在线 A/B 测试中均优于现有方法。