Stream-aware Side Adaptation for Large Pre-trained Multimodal Embedding Models in Sequential Recommendation
序列推荐中大型多模态嵌入模型的流感知侧适配
🧭 序列推荐 · 多模态大模型侧适配
University of Glasgow · Telefónica Scientific Research, Telefónica Innovación Digital · Shandong University
提出流感知侧适配框架Stresa，用SHAF保留历史记忆和ReSA选择性残差更新，根治深层侧适配退化
📌 工作参考价值（4 点）
- 使用预训练多模态大模型（如商品图文）得到通用语义嵌入，再用侧适配器调整到推荐域，可避免全量微调，大幅降低训练成本，适合电商快速迭代。
- SHAF 和 ReSA 可插拔于任何冻结的 Transformer 骨干，深层适配不再退化，能有效利用中间层隐藏状态提升序列建模。
- 流感知融合保留历史侧信息，适合商品交互序列中长短期偏好捕捉，可迁移到点击率预估等任务。
- 侧适配器计算量极小，易于线上部署，且支持热插拔更换下游任务，适合多场景复用同一多模态基座。