OneChord: Distill What You Rank, Recommend in One Pass
OneChord：蒸馏所排名的融合分布，单 pass 完成生成式推荐
🧭 生成式推荐 · Semantic ID 融合蒸馏 ★ 深度解读
University of Chinese Academy of Sciences
学习 SID 与 item 匹配的 catalog 归一化融合分布，并通过蒸馏将 refined 排序迁移到 one-pass 推理，平均 NDCG@5 提升 7.12%，推理更快
📌 工作参考价值（4 点）
- 在生成式召回/精排融合场景，把最终线上融合打分（如 SID 概率 + 双塔相似度）作为唯一训练和蒸馏目标，而不是分别训练后手工调权；学一个全局混合系数 α，实验显示比固定 0.5 融合在所有数据集都有提升，且对 α 不敏感，业务可安全上线。
- 蒸馏时保持「先 catalog 归一化，再融合，最后才 candidate conditioning」的顺序，否则两分支在子集上的相对权重会发生偏移，导致排序反转；工程实现上先在完整合法库算 normalizer，再取候选子集。
- 用 frozen denoiser 从 one-pass 学生生成部分可见的合法 SID 状态，学生自己评估这些状态得到 refined 目标，再和直接预测在 shared hard candidates（label + 100 negatives + 双方 top-32）上做温度 KL 蒸馏；推理仍是单次前向，成本不增。
- 通过共享 decoder 同时产出 SID 概率和 item 相似度，用 stop-gradient 隔离 catalog 侧 embedding，缓存 item 向量，serving 只需一次 encoder + 一次 parallel decoder + catalog scoring，适合低延迟线上；相比最快 baseline 还能快 4–18%。