Adaptive Semantic Capacity Allocation for Parallel Generative Recommendation
并行生成式推荐的自适应语义容量分配
🧭 生成式推荐 · 自适应语义ID ★ 深度解读
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences · University of the Chinese Academy of Sciences
提出自适应分配语义槽的码本比特，动态决定ID长度与码本大小，提升并行生成式推荐准确性
📌 工作参考价值（4 点）
- 构建商品语义ID时避免固定每个槽的码本大小，利用信息分布差异，将更多比特分配给区分度更高的维度（如重要品类），去除无信息槽，节省计算并提升效果。
- 贪心分配比特的方法简单有效，只需维护重建损失表，在一次离线过程中即可完成自适应分配，适合工程化。
- 自适应ID长度使模型在线推理仍保持并行一步预测，无需束搜索，延迟可控，适合高吞吐的电商搜索推荐场景。
- 思路可迁移到其他多目标/多模态特征编码：对用户行为序列的多维量化、多模态特征融合的码本设计均可用容量分配避免冗余。