TGR: Advancing Industrial Recommendation from Generative-Paradigm Ranking toward Unified Generation and Reasoning
TGR：从生成式排序迈向统一生成与推理的工业推荐系统
🧭 生成式推荐 · 统一生成与推理 ★ 深度解读
Tencent PCG
提出并部署覆盖生成式排序、端到端生成和推理增强的工业级生成推荐框架TGR，在腾讯多场景取得显著线上收益
📌 工作参考价值（4 点）
- CCFormer 的特征场分离交叉注意力 + 层次序列压缩：精排模型可借鉴，避免全量 self-attention，用定向注意力流（user→seq、target→seq、target→user）处理异构特征交互，用子空间 token mixing 处理长行为序列，再通过跨层卷积压缩保持长程依赖，训练快 2.21 倍且 GFLOPs 减半，可直接替换现有 DLRM。
- BARGE 的层次路径重排序：在生成式召回（语义 ID 逐 token 解码）中，对 beam search 的候选路径做全局语义一致性重排，而不是只看累计 log-prob，能显著减轻前缀错误传播，两个工业场景 Hit@5 提升 10–17%。
- HiGR 的整页生成：把推荐列表作为一个结构化对象生成，用 coarse-to-fine decoder 分离全局 slate 规划与局部 item 生成，再用 ORPO 直接优化列表级多目标（ranking fidelity、用户兴趣、多样性），推理快 5 倍、P99 <50ms，适合信息流/广告位布局优化。
- TGR-Reason 的离线推理摊销：用 LatentRec 训练 Think 模型离线生成语义 ID 级别的 reason token，在线只作为条件注入生成器，零请求路径推理开销，冷启动新用户 Hit@1 提升 477.8%，可直接用于电商冷启动、长尾商品推荐。