生成式推荐模型正在改变推荐系统，通过将用户行为数据转化为机器可读格式，提升推荐效果。文章探讨了生成式推荐的挑战与未来发展方向，强调大型生成模型，特别是语言模型在优化推荐过程中的潜力。
研究人员通过结构化知识和大型生成模型，提出了一种模块化消除预训练语言模型中多个偏见维度的方法。他们证明了该方法在多个任务和多种语言上的有效性。
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![[笔记] 从 Tokenization 视角看生成式推荐（GR）近几年的发展（2025）](https://arthurchiao.art/assets/img/large-generative-recommendation-tokenization-perspective/sid-3.png)
