When Does Latent Reasoning Help? MeRa: Metric-Space Bias for Spatial Prediction
潜在推理何时有效？MeRa：用度量空间偏差提升空间预测
🧭 序列推荐 · 隐式推理约束
Fudan University
证明隐式推理在空间预测中需度量空间偏差约束，否则有害；提出即插即用MeRa模块，实现显著提升
📌 工作参考价值（4 点）
- 在序列推荐中引入迭代推理模块时，必须对齐任务先验结构（如空间距离），否则可能退化；电商推荐中，若用户轨迹有地理或时空模式，应加入类似的度量偏差。
- MeRa的轻量级即插即用设计可直接嵌入现有推荐系统的 encoder 与预测头之间，仅需 pairwise 距离信息，为快速增强模型推理能力提供工程范本。
- 度量空间偏差保证了迭代推理的收敛性和表达性，可推广至任何具有距离或相似度度量的推荐场景（如用户-物品图、商品 embedding 空间），利用语义距离构建类似约束。
- CLEVR 实验表明欧氏距离偏差在非地理场景也有效，可在商品序列建模中尝试对 item embedding 施加距离偏差，提升多步预测。