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摘要： QARM：多模態(tài)語義對齊與量化在推薦系統(tǒng)中的實(shí)踐路徑 在短視頻、電商、廣告等多模態(tài)內(nèi)容密集的業(yè)務(wù)中，如何讓推薦系統(tǒng)真正理解"內(nèi)容語義"成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)依賴 ID-based 特征（如用戶 ID、物品 ID、場景 ID），而多模態(tài)信息（如圖像、文本、音頻）通常以固定向量的形式加入模型輸入， 閱讀全文

摘要： 語義Id論文精讀：COBRA《Sparse Meets Dense: Unified Generative Recommendations with Cascaded Sparse-Dense Representations》 大家好，接下來我將為大家系統(tǒng)性地梳理語義ID在推薦領(lǐng)域的兩大主流技術(shù)路線 閱讀全文