本文探讨了生成式搜索/推荐中的“沙漏”现象，指出中间层tokens过于集中导致路径稀疏和长尾分布，影响RQ-SID性能。实验分析后，提出移除第二层和自适应调整token分布的方案，有效提升模型性能，为未来优化奠定基础。

本文探讨了生成式搜索/推荐中的“沙漏”现象，指出中间层tokens过度集中导致数据稀疏和长尾分布。通过实验，提出移除第二层和自适应调整token分布的方案，有效提升模型性能，为未来优化奠定基础。

本文探讨了生成式搜索/推荐中的“沙漏”现象，指出中间层tokens过度集中导致数据稀疏和长尾分布。通过实验，提出移除第二层和自适应调整token分布的方案，有效提升模型性能，为未来优化奠定基础。

本文探讨了生成式搜索/推荐中的“沙漏”现象，指出中间层tokens过度集中导致数据稀疏和长尾分布。通过实验，提出移除第二层和自适应调整token分布的方案，有效提升模型性能，为未来优化奠定基础。

本文探讨了生成式搜索/推荐中的“沙漏”现象，指出中间层tokens过于集中导致路径稀疏和长尾分布，影响模型性能。实验分析提出移除第二层和自适应调整token分布的解决方案，有效缓解了这一问题，提升了模型效果。