Recommendation as Generation: Unifying Personalized Video Generation and Recommendation at Industrial Scale
推荐即生成：工业规模上统一个性化视频生成与推荐
🧭 生成式推荐 · Semantic ID · 多智能体视频生成 ★ 深度解读
Kuaishou Technology · Beihang University
提出 RaG 范式，以解耦语义 ID 连接生成式推荐与多智能体视频生成，在快手广告场景实现闭环优化并获得广告收入提升
📌 工作参考价值（4 点）
- 解耦语义 ID 作为推荐与生成的统一接口：将视频表征拆解为内容语义与创意风格两部分 ID，既用于用户兴趣建模，又直接驱动下游视频生成。电商推荐中，同样可以设计分离的语义码本，分别控制商品推荐逻辑与展示素材风格，实现从“选品”到“创品”的链路打通。
- 多智能体分层视频生成架构：用三个角色特化的 Agent（视觉规划、音频对齐、效果增强）顺序执行，共享一个 LLM 骨干并重用 KV-cache。在电商广告素材自动生成中，可借鉴 Agent 协作流程和 append-only 状态序列化的 KV-cache 复用，降低大批量素材生成的推理延迟。
- 带约束的多目标奖励优化（GDPO + PID Lagrangian）：将用户反馈作为主目标，内容对齐与视频质量作为约束，通过组内奖励归一化和 PID 控制的拉格朗日乘子更新，稳定优化三个异构奖励信号。适合多目标推荐场景，如在优化点击率时控制素材质量与相关性阈值。
- 近线生成 + 缓存策略解耦实时推理：视频生成延迟高，通过 SID 索引缓存已生成视频，在缓存命中时几乎零延迟返回，未命中时用最近邻视频占位并异步补全。对于个性化落地页、动态广告素材等非实时性要求稍低的场景，可采用“近线生成 + 分层缓存”架构，平衡生成质量与响应时间。