RecGPT-V3 将淘宝算力降 52.4%，GMV 提升 3.97%

pmttyji · reddit · 2026-07-26

RecGPT-V3 被描述为一个面向淘宝的有状态、混合模态推荐系统，目标是解决前代 RecGPT 在规模化时遇到的三个问题：每次请求都重算完整历史、自然语言标签到商品之间的信息瓶颈、以及显式链式推理带来的高延迟和高算力成本。

论文/技术报告提出了三项关键设计：

• Memory Hub：维护结构化的长期用户记忆，把用户建模计算量降低 55.8%；
• Hybrid-modal Foundation Model：让模型同时处理自然语言标签和 Semantic IDs (SIDs)，增强对商品空间的 grounding；
• Latent Intent Reasoning：把冗长的推理压缩成可学习的 latent tokens，同时仍能解码成可读解释，把输出 token 成本降低 200x。

在淘宝“猜你喜欢”主 feed 的线上 A/B 测试中，RecGPT-V3 报告带来 IPV +1.28%、CTR +1.00%、TC +1.97%、GMV +3.97%，同时把端到端服务资源消耗降低 52.4%。

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