RoFiGR: Coarse Routing, Fine Refinement via Level-Adaptive Distillation in Multimodal Generative Recommendation
RoFiGR：多模态生成推荐中的粗粒度路由与分层自适应蒸馏
🧭 生成式推荐 · Semantic ID 协同路由 ★ 深度解读
Beijing University of Posts and Telecommunications · Kuaishou Technology
融合协同信号对齐粗粒度 SID 与分层自适应蒸馏，提升多模态生成推荐的粗路由命中与排序
📌 工作参考价值（4 点）
- 在 SID 构建阶段，把 cumulative L1-L2 code vector 与 frozen CF item embedding 做对比对齐，可以将行为相似商品聚到同一粗前缀，同时保持 L1 分支活跃；电商场景可直接复用现有双塔/协同过滤模型，无需在线增加 teacher。
- 序列编码时对 flatten 后的 SID 显式加入 item-distance 与 source-level bias（只加第一层 self-attention），能区分 item 边界和层级来源，参数量仅 498 个标量，适合低延迟线上服务。
- 蒸馏不要 uniform 分配层级权重：L1-L2 保持固定 anchor，L3-L4 用 teacher-student demand 的 bounded adaptive residual 动态分配；demand 只在 teacher 同时超过 student 和 catalog prior 时为正，可自动把监督集中到信息量大的粗路由层。
- 推理中使用多 stream 独立 trie-constrained beam 后 stream-local normalization 再等权融合，能提升候选覆盖；通过 beam slot 预算或 candidate cap 做精度-延迟权衡，线上不调用 teacher。