探索无限可能：生成式推荐的演进、前沿与挑战【AI业务应用方向】
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原文中文，约13800字，阅读约需33分钟。
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内容提要
生成式推荐（GRs）在过去一年取得显著进展，依托大型语言模型（LLM）提升推荐性能，形成新范式。传统推荐面临特征工程和模型复杂度的瓶颈，而LLM通过长序列建模和知识注入有效解决冷启动问题。未来，GRs将重点关注深度推理、多模态对齐和并行生成优化，重构推荐系统的价值链。
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关键要点
- 生成式推荐（GRs）在过去一年取得显著进展，依托大型语言模型（LLM）提升推荐性能，形成新范式。
- 传统推荐面临特征工程和模型复杂度的瓶颈，LLM通过长序列建模和知识注入有效解决冷启动问题。
- 未来，GRs将重点关注深度推理、多模态对齐和并行生成优化，重构推荐系统的价值链。
- 传统推荐范式（MLR和DLR）依赖手工特征工程，存在增长瓶颈。
- LLM的链式推理能力为推荐范式的跃迁提供了新契机，能够重构推荐系统的推理逻辑。
- 生成式推荐在2025年迎来爆发，源于LLM技术成熟度与推荐工业场景需求的共振。
- LLM生态成熟，训练能力和推理性能优化显著提升了模型的对齐能力。
- 生成式推荐的核心技术包括自回归生成、语义ID压缩和多阶段训练。
- 生成式推荐的应用落地主要集中在召回和精排阶段，采用与传统系统协作或模块替换的方式。
- 未来GRs的探索将聚焦于深度推理、奖励机制、多模态对齐和并行生成优化等方向。
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