Meta 提出 CAP-Mix：用软原型混合替代硬 Semantic ID，提升生成式检索

Meta 团队提出 CAP-Mix，用于改进生成式检索中的物品表示，每个物品由共享原型的软混合与物品专属向量组成，并联合训练分配、原型和物品向量。推理时保留软表示，还可选用 Semantic ID 责任作为分配先验，并利用完整内容嵌入初始化物品向量。在三个数据集的匹配比较中，CAP-Mix 在两个稀疏的 Amazon 数据集上超过平面查找表，在 Steam 无预训练时也有小幅提升。