阿里提出特权自蒸馏：训练期利用未来交互增强推荐
_reachsumit · x · 2026-07-30
阿里巴巴团队提出 Privileged Self-Distillation (PSD) 框架，通过在训练阶段引入“未来交互”信息来增强序列推荐模型。
- 核心思路：用户在目标物品之后的交互行为往往能揭示意图的演变，有助于更好地解释当前目标。PSD 将这些未来交互视为仅训练可见的特权信息，推理时不使用，从而保持训练与预测的一致性。
- 实现机制：在同一骨干网络中应用两种注意力掩码。包含未来信息的“特权教师视图”生成分布，仅含历史信息的“学生视图”用于实际部署。通过自蒸馏，将未来信息转化为有效的训练监督。
- 架构优势：师生网络共享骨干，教师的优势纯粹是信息量的增加而非架构改变，因此无需单独预训练复杂的教师模型。
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