腾讯提出 CCFormer：高效长序列建模优化工业推荐系统
_reachsumit · x · 2026-07-31
腾讯研究团队提出了名为 CCFormer 的高效 Transformer 架构，旨在解决工业推荐系统中自注意力机制带来的计算延迟与资源瓶颈问题。
核心机制：
- 特征域分离交叉注意力：用于处理异构特征域之间的细粒度交互。
- 分层序列压缩：通过逐渐扩大感受野来减少长序列建模中的信息损失。
实验表明，该架构在公开基准测试和大规模工业数据集上均优于现有基线模型，并在腾讯视频推荐和广告排名场景的在线 A/B 测试中验证了其工业价值。
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