淘宝推荐系统大模型 RecGPT-V3 技术报告
Bowen Zheng · hf · 2026-07-20
大型语言模型正在将推荐系统从“匹配历史行为模式”转向“推理背后的意图”。针对此前版本在规模化应用时面临的计算浪费、信息瓶颈和推理延迟等挑战，阿里淘宝团队推出了 RecGPT-V3。
架构升级与业务收益：
- 记忆中枢：维护结构化、不断进化的用户记忆，将长周期行为提炼为浓缩单元，使用户建模计算量骤降 55.8%。
- 混合模态推理：结合自然语言与语义 ID（SIDs）进行联合推理，打通了开放世界知识与具体物品的通道。
- 潜在意图推理：将冗长的思维链内化为紧凑的潜在 token，使输出 token 成本暴降 200 倍，且仍可解码为人类可读的解释。
- 线上效果：部署于淘宝“猜你喜欢”信息流，在 A/B 测试中实现 CTR +1.00%、GMV +3.97%，同时端到端服务资源消耗减少 52.4%。
所属事件:阿里淘宝推出推荐大模型 RecGPT-V3(2 条相关)→
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