Think2Go: Generative Next POI Recommendation with LLM Reasoning
思考即出行：基于LLM推理的生成式下一兴趣点推荐
🧭 生成式推荐 · 语义ID + 推理增强 ★ 深度解读
Dalian University of Technology · Wuhan University · A*STAR · South China University of Technology
统一SFT与RL推理，用时空不确定性校准优势估计，大幅提升LLM对语义ID的理解和跨域泛化
📌 工作参考价值（4 点）
- SFT与RL统一训练范式：在自回归生成中同时保留记忆和推理探索，避免LLM灾难性遗忘，可直接用于商品标题、推荐理由等的生成式推荐系统。
- 难度感知的优势估计：通过核密度估计用户行为时空分布，量化当前请求的认知不确定性，动态调整RL更新幅度——电商中可对冷门/长尾用户加大探索，对高频行为保持保守。
- 奖励重标定避免难度信号丢失：用样本奖励相对于组内最大值的缩放替代纯中心化，防止GRPO在易/难样本上产生相同的优势值，可迁移至推荐策略的在线强化学习调优。
- Token级熵作为探索奖励：防止推理token熵塌缩，维持策略多样性，在生成式排序或创意文案生成中有助于避免模式崩溃。