GALA: Generative Aligned Learning for Adaptive Multimodal Representation in the Taobao Shangou Recommender System
GALA：淘宝上购推荐的自适应多模态生成式对齐学习
🧭 多模态推荐 · 生成式RL对齐 · 自适应融合 ★ 深度解读
Rajax Network Technology (Taobao Shangou of Alibaba) · Central South University
三阶段流程：行为感知预训练、GRPO行为对齐、自适应门控融合，使多模态嵌入动态匹配用户意图，提升排序效果
📌 工作参考价值（4 点）
- 利用搜索日志构造查询-图像-文本三元组进行对比预训练，可迁移至电商搜索推荐场景，提升多模态表示的用户意图感知能力。
- 中间阶段用 GRPO 基于转化奖励优化多模态嵌入，使其与行为目标对齐；该方法可抽象为“用 RL 微调内容表征适应排序目标”，适合有交互序列的场景。
- 自适应门控融合层根据 ID 特征动态加权多模态与 ID 贡献，配合辅助损失防止门控偏向 ID 分支；这种结构可直接用于有强 ID 特征的推荐模型，提升内容特征的实际利用率。
- 离线计算嵌入、在线 KV 查表的部署范式，兼顾效果与毫秒级延迟要求，对大规模推荐系统有直接工程参考价值。