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• 通过相关意图生成改善电商搜索中的商品可发现性 — 传统搜索系统的优化目标是检索严格匹配查询的商品，通常优先考虑精确率而非召回率。在电商市场，尤其是杂货类……
• KAMR：通过知识对齐多跳检索实现接地生成 — 基于图的检索增强生成越来越依赖多跳检索，其中回答查询需要组合多个相连的知识图谱三元组。然而……
• 从未来学习：用于序列推荐的特权自蒸馏 — 序列推荐器通常在因果（仅前缀）目标下使用 one-hot 下一项标签进行训练，与推理对齐。虽然部署兼容，但这种监督……
• IMFuse：用于 LLM 增强序列推荐的实例感知多层融合 — 大语言模型（LLM）的最新进展通过将丰富的商品文本信息编码为语义表示，显著增强了序列推荐。……
• 超越动作模仿：面向在线广告的决策感知用户模拟器学习 — 基于 LLM 的用户模拟的最新进展在推荐与广告系统的离线评估中展现出潜力。然而，现有模拟器通常推断用户……