OneReason Technical Report
OneReason：面向生成式推荐的感知-认知推理模型
🧭 生成式推荐 · Semantic ID · 推理增强 ★ 深度解读
Kuaishou
通过多粒度预训练、层次化 CoT SFT 和“先专后统”RL，首次在生成式推荐中让思考模式稳定超越非思考模式
📌 工作参考价值（4 点）
- 多粒度预训练数据设计：将推荐语料构建成 token→item→relational→user 四个层次，其中 token 级构造组合语义预测、item 级做容量感知的caption粗粒化、relational 级生成兴趣流转解释、user 级混入跨域时间线与text替换。电商/短视频场景可直接复用这种分层来强化物品语义表示和用户理解。
- 推荐 CoT 模板与监督：定义 R0（感知）→R1（推导）→R2（演化）→R3（推荐）的层次化 SFT，每条 CoT 先压缩用户历史为兴趣状态，再基于状态推理下一交互。实际业务中，可以参照该模板用 LLM 为历史序列打标兴趣点，构建带推理痕迹的训练数据，提升模型的解释性与准确率。
- “先专后统”RL 策略：在多模块推荐场景中，先在每个单域做 RL 解锁思考模式增益，再通过拒绝采样微调或多教师蒸馏跨域平衡。对于电商/广告/直播等多业务线融合训练，可避免域间干扰，稳定提升整体收益。
- CoT 监督向非思考模式的迁移：论文发现将 CoT 推荐数据混入训练，可以提升非思考直接生成的性能。对于线上延迟敏感、无法实时推理的场景，可在训练阶段使用 CoT 数据，推理时丢弃思考过程，既保持低延迟又获得效果提升。