OneFeed: A Unified Generative Framework for Feed ContentEnhancement and Query Generation
OneFeed：统一生成式框架同时建模商品推荐与搜索Query生成
🧭 生成式推荐 · Semantic ID 联合 Query 生成 ★ 深度解读
用一个共享编码器同时生成推荐用的语义ID和搜索用的自然语言Query，并通过对比对齐弥补语义鸿沟
📌 工作参考价值（4 点）
- 统一 Feed 与搜索的生成范式：共享行为编码器同时产生 Semantic ID 和自然语言 Query，可以借鉴到电商的「千人千面」Feed 流中，让一个模型既做推荐又做搜索类目/query 推送，减少维护两套系统的成本。
- SID-Query 对齐的设计：用对比学习让离散的语义 ID 和自然语言 Query 共享嵌入空间，这样生成的 Query 可以直接检索到与语义 ID 对应的商品候选，推荐和搜索的候选池可以无缝融合。在业务里可尝试将商品聚类码与用户搜索词进行对齐，提升跨链路触达。
- 闭环自增强范式：利用生成内容获得的隐式反馈（点击/跳过/转化）同时监督两个生成头，无需人工标注。可以复用到 Agent/多智体场景中，Agent 生成的推荐物料或查询被用户反馈后，作为训练信号自举提升。
- 弱监督 Query 构造：在只有商品文本元数据的场景下，用标题、类目、高频词拼接伪 Query，为没有搜索日志的业务线提供了一种低成本冷启动搜索式推荐的思路。注意严格防泄露：训练时只用历史时间窗口前的元数据，测试集不参与聚类和共现校准。