腾讯提出潜推理推荐框架LatentRec
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腾讯提出潜推理推荐框架LatentRec
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AI 综述
腾讯提出 LatentRec 框架，将大语言模型推荐系统原本在推理时生成的文字思维链，改为训练阶段逐步监督，使推荐时无需生成中间推理产物。论文实验称，其推理延迟降低18.3倍，在三个 Amazon 数据集上，相比思维链蒸馏基线，HR@10 相对提升4.0%—5.0%。 该框架包含250万参数的连续思维模块、Soft Token Selection 和逐步推理损失 PRL；其中连续思维模块部署时可以丢弃，不增加线上推理负担。
AI 根据报道生成 · 24 分钟前更新
最新进展11月6日 14:12
腾讯 LatentRec 框架：将推理期思维链改为训练期监督，延迟降低 18.3 倍报道时间线
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11月6日
- AGI Hunt腾讯 LatentRec 框架：将推理期思维链改为训练期监督，延迟降低 18.3 倍
腾讯提出 LatentRec 框架，将推荐任务的推理期 CoT 替换为训练期逐步监督，推理时无需生成推理产物，延迟降低 18.3 倍。框架包含 2.5M 参数连续思维模块、Soft Token Selection 和逐步推理损失 PRL，在三个 Amazon 基准上较 CoT 蒸馏基线 HR@10 相对提升 4.0–5.0%，且连续思维模块部署时可丢弃。
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