DIRECTOR: Dynamic Index-based Recommendation with Transport-Optimized Retrieval
DIRECTOR：动态索引生成与传输优化检索的平行重排框架
🧭 生成式重排 · 最优传输 ★ 深度解读
University of Science & Technology of China · Kuaishou Technology
用连续动态索引替代逐位自回归，通过最优传输耦合实现无重复、全局协调的平行重排。
📌 工作参考价值（4 点）
- 将候选物品与输出位置映射到同一隐空间，生成连续检索索引（dynamic retrieval indices），再通过全局硬匹配（矩形指派）直接输出无重复 slate，可避开自回归解码的串行依赖与 prefix 剪枝风险，工程部署中可将 proposal 生成并行化。
- 训练时采用熵正则化最优传输（capacity-constrained soft transport）作为可微代理，联合所有位置的分配进行冲突感知监督，推导时使用 Bregman-Dykstra 算法快速求解；推理时仅需一次相似度矩阵计算并执行标准指派，兼顾效果与低延迟。
- 针对只有整 slate 标量反馈的黑盒 Evaluator，提出“prefix-anchored pathwise credit”：沿一条保留有效性的交换路径逐步替换位置，把全局奖励差分解为每个位置的特异优势，提供细粒度训练信号，适合工业场景中无法获取梯度或内部评分的 listwise 评估器。
- 在快手短视 feed 线上真实流量对比中，DIRECTOR 相比自回归 + Beam Search 基线在同等延迟约束下降低 66.7% 的 CPU 消耗，且 vv 提升 0.519%，证明平行重排在大规模服务中的效率与效果优势。