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• 从兴趣到 Semantic IDs：面向生成式推荐的检索增强信用分配 — Semantic IDs（SIDs）将每个目录条目编码为短 token 序列，使生成式推荐器能够自回归地预测下一物品。其推理增强变体……
• 利用 Semantic IDs 提升生成式推荐的推理能力 — 生成式推荐将物品检索重构为序列生成任务，允许统一模型直接从用户交互历史中生成下一物品。语义……
• LSF-SR：基于流式条件变分自编码器的序列推荐潜在语义融合 — 序列推荐旨在根据用户的历史交互预测其未来兴趣。尽管大语言模型（LLMs）捕获了丰富的物品语义，现有方法……
• SEEK：面向工业搜索的可演进知识技能路由评估 — 搜索质量评估为工业搜索系统的开发与迭代提供了关键的监督和诊断信号。尽管大语言模型（LLM）……
• EvLink：面向 Graph RAG 的源支撑证据链接 — 基于图的检索增强生成（GraphRAG）通过将语料组织为结构化图来支持多跳推理。然而，图可达性常常捕捉到语义上……