IntHQ: Task-Interactive Hierarchical Query on Dual-Stream Representations for Generative Recommendation
面向生成式多任务推荐的双流层次查询交互建模
🧭 生成式多任务推荐 · 任务交互层次查询 ★ 深度解读
DreamX, Alibaba Group
通过双流解耦、自适应任务交互和层次查询机制，解决生成式多任务推荐的源坍塌、关系坍塌与层次坍塌，线下指标全面最优、线上UVCTR提升1.60%
📌 工作参考价值（4 点）
- 任务token与上下文token的解耦编码：将任务专属 learnable token 组成独立序列，使用独立参数的自注意力和交叉注意力，在编码早期注入任务信号，避免任务信息在共享流中被稀释，可迁移到多目标推荐场景。
- 自适应任务交互的因果掩码自注意力：在任务token流上加入因果约束的自注意力，自动学习任务间的输入依赖强度，替代预设漏斗结构，适合电商中搜索→点击→购买等多步依赖的动态建模。
- 层次查询选多尺度特征：每个任务通过可学习的深度注意力从不同层抽取信息，让细粒度检索（如 POI 预测）用浅层局部信号，粗粒度意图（如出行方式）用深层全局模式，可为多任务推荐中不同粒度的目标提供专用特征。
- 工业部署的离线–在线分离架构：用户历史序列离线预计算并存入 KV 存储，在线仅执行推理与最近邻检索，使模型在 30k QPS 下平均延时 40ms，适合大流量推荐系统的工程化落地。