快手团队发布 GR4AD-X:多路径语义 ID 改进生成式广告推荐
_reachsumit · x · 2026-10-30
快手团队在 arXiv 发布论文《Towards Reliable, Scalable, and Value-Aligned Generative Recommendation for Large-Scale Advertising》,提出工业级生成式推荐框架 GR4AD 的升级版 GR4AD-X。
针对 GR4AD 部署中暴露的三个问题——确定性语义 ID(SID)分配对语义边界敏感、单纯加宽加深骨干网络在严格服务约束下收益递减、基于似然的 beam search 会过早剪枝高价值候选——论文给出三项改进:
- 多路径 SID 分配:提升语义 ID 构建的可靠性;
- 多维度容量扩展:在不只依赖更宽/更深骨干的情况下,在服务约束下取得更好的效果-效率权衡;
- 统一价值引导的生成与判别:改进序列级价值优化的信用分配,结合价值引导的 beam 剪枝与重排,避免误删潜在高价值广告候选。
该工作将推荐检索问题重构为离散语义标识符的自回归生成,服务于大规模广告实时投放场景。
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