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生成式推荐连续查询范式研究

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2026年10月12日，arXiv·Artificial Intelligence（一手）发表论文，提出两种连续查询范式CQG-Single与CQG-AR，用以取代生成式推荐中基于Semantic ID的有限束搜索解码。CQG-Single单次生成检索查询，在统一协议下七次运行全部超过TIGER风格基线，可训练参数仅为其55.3%；CQG-AR自回归生成连续残差更新，在ML-1M上与基线相当，在Beauty与Sports数据集上数值更强。该研究为生成式推荐的解码方式提供了新的连续生成思路，目前未见后续验证或争议报道。

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LatestOct 12
论文提出CQG-Single与CQG-AR两种连续查询范式，取代有限束搜索解码并在多数据集上验证。

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Oct 12, 2026
  1. arXiv · Artificial Intelligence
    生成式推荐：有限束搜索可达性与连续查询生成

    论文提出两种连续查询范式 CQG-Single 与 CQG-AR，取代生成式推荐中基于 Semantic ID 的有限束搜索解码。CQG-Single 单次生成检索查询，在统一协议下七次运行全部超过 TIGER 风格基线，可训练参数仅为其 55.3%；CQG-AR 自回归生成连续残差更新，在 ML-1M 上相当，在 Beauty 与 Sports 数据集上数值更强。

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