DEGR: Dual Exploration-Driven Generative Re-Ranking for Adaptive Cross-Request Context Bridging
DEGR：双探索驱动的生成式重排序实现自适应跨请求上下文桥接
🧭 生成式重排序 · 探索性奖励模型 ★ 深度解读
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提出双探索生成式重排序，通过混合监督-强化学习与探索性奖励模型自适应平衡即时与探索价值，提升电商推荐效果
📌 工作参考价值（4 点）
- 探索性奖励模型设计：将“序列探索价值”量化为可学习奖励，结合上游 pCTR 动态调整权重，在低质量候选集时自动优先保留浏览潜力，可直接迁移到搜索推荐的重排阶段，尤其适用于冷启动或召回质量波动场景。
- 混合优化范式（SL + EDC + AR-ORPO）：监督学习保持在线分布稳定性，探索多样性约束（EDC）缓解并行解码头的语义坍缩，AR-ORPO 利用奖励值作为软权重建构偏好列表替代硬排名，比标准 ORPO/DPO 更鲁棒，适合生成式推荐或 Agent 策略优化中的对齐训练。
- 并行解码与高效采样：多头并行生成 + 群组束搜索/启发式混合采样，将序列生成复杂度从 O(M) 降至 O(M/K)，线上 TP99 仅增加 3.2ms，可直接用于低延迟的实时重排或对话式推荐生成。
- 跨请求上下文桥接思路：显式建模当前请求的探索行为对未来点击/浏览的影响，可在精排或重排阶段加入类似“未来请求增益”辅助任务，提升长期用户活跃度。