OptST让冻结语义分词器适配推荐

OptST提出一种适配下游推荐任务的语义分词方法：在冻结预训练编码器和基础码本的前提下，通过低秩变形与锚点正则学习受约束的 token 分配调整。训练阶段利用直通估计器，使推荐监督能够穿过离散分配过程；预测阶段保留硬性最近邻分配，并依据交互难度决定暴露的语义 token 数量。

AI 根据报道生成 · 23 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。