- 1. Recommendation as Generation: Unifying Personalized Video Generation and Recommendation at Industrial Scale · 📖 深度解读
快手与北航提出 Recommendation-as-Generation（RaG），把短视频推荐从“在固定池里检索”改为“按推断的用户兴趣实时生成个性化视频”。核心是解耦 Semantic ID（D-SIDs）：用 Qwen2.5-VL-7B 做指令引导的多模态表征，再用 RQ-KMeans 残差量化成 content 与 creative 两套离散 token…
出现于日报：06-26
- 2. DREAM: Dense Retrieval Embeddings via Autoregressive Modeling · 📖 深度解读
DREAM 针对稠密检索依赖人工标注正负样本对的痛点，提出用大模型自回归 next-token prediction 损失来监督检索器训练：将检索器算出的 query-文档相似度分数注入冻结 LLM 的部分注意力头，相似度决定 LLM 预测目标输出时对各候选文档的注意力权重，由此产生的预测损失通过注意力机制把梯度回传给检索器。在 BEIR 与 RTEB 两个检索基准、0.5B 到 3B 的多种 backbone 上…
出现于日报：06-25
- 3. Interactor: Agentic RL oriented Iterative Creation for Ad Description Generation in Sponsored Search · 📖 深度解读
针对赞助搜索中长文本广告描述（比广告标题更长、可融入世界知识表达用户搜索意图）的生成问题，提出 Interactor 多轮迭代生成框架：LLM 策略作为 agent，与由两个 rubric 式生成式奖励模型（GenRM，分别评估知识容量 KC 与落地页一致性 LP）和 CTR 预估模型组成的环境交互，用 检索百科知识、 生成、 评估三类动作多轮精修，以 GSPO 做 agentic RL，基座 Qwen3-30B-A3B…
出现于日报：06-23
- 4. Unifying Search and Recommendation in LLMs via Gradient Multi-Subspace Tuning
论文面向搜索与推荐(S&R)统一建模，将两者排序都改写成 LLM 上的条件生成，但指出全参数微调成本高、PEFT 又面临两大问题：任务间梯度冲突，以及过拟合微调数据导致用户意图理解漂移、损害通用知识。作者提出 GEMS(Gradient Multi-Subspace Tuning)：用 Multi-Subspace Decomposition 把共享与任务特定的优化信号拆到互补的低秩子空间以减少梯度相互干扰…
出现于日报：06-25
- 5. Towards Fast Domain Adaptation and Fine-Grained User Simulation for Evaluating Conversational Recommender Systems · 📖 深度解读
论文针对对话式推荐系统(CRS)离线评估难题，指出现有基于 LLM 的用户模拟器存在三个局限：依赖固定 prompt 与预定义动作空间导致跨领域迁移差、难以复刻细粒度语言风格与动态偏好、评估有效性不足。作者提出 AdaptSim，通过自动 prompt 生成与开放动作机制降低人工成本、提升跨域灵活性，并用 “think-then-respond” 受控文本生成精细控制语言风格…
出现于日报：06-24
- 6. How Much Can We Trust LLM Search Agents? Measuring Endorsement Vulnerability to Web Content Manipulation
LLM 搜索 agent 会把开放网页内容综合成给用户的推荐，攻击者发布的网页可能被转化为被“背书”的结论。作者提出 SearchGEO 评测框架，包含网页证据篡改流水线、五类攻击模式分类和多个输出级指标，在每个后端 308 个案例上评测 13 个 LLM。结果显示攻击成功率（ASR）从 Claude-Sonnet-4.6 的 0.0% 到 Gemini-3-Flash 的 31.4% 差异极大…
出现于日报：06-22
- 7. URecJPQ: Memory-efficient Multimodal Recommendation Models through RecJPQ in Large-Scale Scenarios
论文聚焦工业级推荐中 ID embedding 的内存瓶颈，多模态特征会进一步放大显存压力。作者提出 URecJPQ，把 RecJPQ 的联合乘积量化(Joint Product Quantization)扩展到大规模多模态 top-k 推荐：每个 user/item 不再用一份完整独立 embedding，而是用一组共享子 embedding 的拼接来表示，从而大幅压缩可训练参数…
出现于日报：06-24
- 8. RECOM: A Validity Discrimination Tradeoff in Automatic Metrics for Open Ended Reddit Question Answering
自动指标被默认用于评测 LLM 生成文本，但同时承担两个任务：区分真实语义对齐与表面巧合（validity），以及区分系统好坏（discriminative power）。作者构建无污染评测集 RECOM，含 15,000 个 r/AskReddit 问题（2025 年 9 月，晚于所有被测模型训练截止）及其真实社区回复，对 5 个 7–10B 开源 LLM 打分…
出现于日报：06-22
- 9. TailorMind: Towards Preference-Aligned Multimodal Content Generation
论文研究“个性化多模态内容生成”——在没有现成 item 池或缺少匹配 UGC 时，直接为用户合成定制内容。作者提出 TailorMind，将协同偏好建模与可控多模态生成打通：用超图协同过滤补全稀疏用户历史，用 ranking-error 反馈与文本梯度下降优化文本画像；通过检索增强的风格控制把生成结果锚定到真实 UGC 风格，并用跨模态一致性反思抑制语义漂移…
出现于日报：06-24
- 10. Towards Root Memories: Benchmarking and Enhancing Implicit Logical Memory Retrieval for Personalized LLMs
论文指出个性化 LLM 的记忆系统普遍只靠语义相似度检索，容易漏掉与当前语义重叠低、但逻辑上关键的历史记忆，且现有基准无法评估这一问题。作者先构建 IMLogic——面向长对话隐式逻辑记忆检索的高质量基准；再提出 root memory，一种结构化、保留决策过程的表示，从长期用户历史中蒸馏出可复用的个性化逻辑。配套的 RootMem 是即插即用框架：先把原始历史蒸馏成 root memory…
出现于日报：06-24