过去一年间，生成式推荐取得了长足的实质性进展，特别是在凭借大型语言模型强大的序列建模与推理能力提升整体推荐性能方面。基于LLM（Large Language Models, LLMs）的生成式推荐（Generative Recommendations, GRs）正逐步形成一种区别于判别式推荐的新范式，展现出替代依赖复杂手工特征的传统推荐系统的强大潜力。
本文系统全面地介绍了基于LLM的生成式推荐系统（GRs）的演进历程、前沿核心技术要点、关键工程落地挑战以及未来探索方向等内容，旨在帮助读者系统理解GRs在“是什么”（What）、“为什么”（Why）和“怎么做”（How）三个关键维度上的内涵。
随着推荐系统的发展，建模算法大致经历了三种不同的技术范式：基于机器学习的推荐（Machine Learning-based Recommendation，MLR）；基于深度学习的推荐（Deep Learning-based Recommendation，DLR）；生成式推荐（Generative Recommendations，GRs）。1.1 传统推荐范式的瓶颈
传统推荐范式（即MLR和DLR），侧重于基于手工特征工程和复杂的级联建模结构来预测相似性或排序分数：- MLR：主要依赖传统的机器学习算法，通常建立在显式的特征工程之上。关键技术包括协同过滤（基于与其他用户或物品的相似性预测用户偏好）和基于内容的过滤（基于物品属性推荐与用户喜欢过的物品相似的物品）。
- DLR：主要利用深度神经网络的力量，直接从原始或稀疏特征中自动学习复杂的非线性表示。在工业推荐系统中，DLR已被使用了近十年。
如上图，展示了DLRM模型从简单到复杂的演进：从早期的DWE（Deep Wide and Embedding）模型，到DIN（Deep Interest Network）模型，再到SIM（Search-based user Interest Model）长序列建模，传统推荐对特征和模型结构做了大量迭代和极致挖掘，现阶段暴露了“模型越复杂，优化边际效益越低”的问题，遭遇了明显的增长瓶颈。一线算法工程师普遍面临一个困境：简单地增加一些特征或扩大现有模型规模，并不能带来预期的效果提升，模型本身也难以有效“变大”。- 特征工程依赖：成熟业务特征工程“矿山”基本被挖掘殆尽，“精心”设计的手工特征（如用户/物品统计特征、交叉特征等），迭代成本骤升且泛化性差；
- 模型工程天花板：现有架构无法有效建模“世界知识”、“用户意图Reasoning”，对多领域、多模态、用户行为等吸收、表达有限；
- 级联架构导致误差放大：级联多阶段架构（如上图二所示，召回-粗排-精排-重排），算法目标被分散到不同阶段和不同算法团队去优化，出现了严重的目标割裂和误差传播。
- 在级联架构中，资源存在严重浪费。各模块之间的通信、缓存的代价越来越大，以某实际场景为例：线上服务超过50%的资源消耗在模块间的通信和数据存储上，而非核心的模型计算上。
- 核心的模型计算GPU资源利用率低。大模型的爆火催动了硬件芯片TensorCore（矩阵乘）的配比提升，但传统CTR模型难以对其有效利用，业界普遍存在训推资源利用率低的情况。以某实际场景为例，训练MFU（Model FLOPs Utilization，模型浮点运算利用率） 4.6%，推理MFU 11.2%。相比之下，大语言模型（LLM）在H100上训练时MFU可高达40-50% 。
针对上述问题，大语言模型（LLM）提供了解决问题的新思路。大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）等领域已经出现了关键技术突破，如Scaling Law和先进的强化学习（RL）方法等。同时大语言模型的链式推理能力涌现，带来了推荐范式跃迁新契机，可重构推荐系统的“推理逻辑”：- 长序列建模强化：将用户行为视作时序信号（如[点击A, 收藏B, 购买C]），通过自回归预测捕捉复杂依赖，解决用户行为深度挖掘的瓶颈；
- 世界知识注入：LLM/VLM预训练语料蕴含跨领域、多模态知识（如“滑雪板与护具的关联性”），破解新用户、新商品的冷启动难题；
- 端到端生成：单一模型直接输出排序列表，消除级联误差。
范式变革的本质：从“预测相似性”到“推理用户需求”，LLM可让推荐系统具备推理与创造能力。生成式推荐在2025年迎来爆发并非偶然，而是LLM技术成熟度与推荐工业场景需求共振的结果。- 训练能力提升：分布式训练框架，通过数据并行、模型并行和流水线并行策略，结合混合精度训练、梯度累积等优化技术，显著缩短了模型训练周期。同时，融合监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）与人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）技术栈，有效提升了模型与复杂业务目标（如点击、转化）的对齐能力。
- 推理性能优化：大模型推理框架，通过 FlashAttention/PagedAttention、连续批处理（Continuous Batching）和分布式并行等核心技术，显著降低了千亿级大模型的推理延迟，提升了吞吐量并减少了资源消耗，有力支撑了其大规模、低成本的生产部署。
目前，京东已将xLLM开源至GitHub，xLLM是基于国产芯片自研的一款大模型推理引擎，能让企业部署AI应用时，性能更高、成本更低。GitHub地址: https://github.com/jd-opensource/xllm/在过去一年中，Scaling Law在推荐场景的验证打破了传统DLRM的性能天花板，各种GRs系统在实际工业场景中取得了较好的线上效果提升，验证了商业价值。这其中包括Meta GR、美团MTGR、百度COBRA、字节RankMixer和快手OneRec等公司的工作，迎来爆发的前提本质是生产力的跃迁，LLM能同时解决效果、效率和冷启动三大难题，为传统架构升级提供了新方案。LLM爆火伊始，学术界和工业界便有不少尝试和探索：reference: 《A Survey on Large Language Models for Recommendation》将大型语言模型（LLM）作为特征抽取器，输入用户（User）或物品（Item）的特征，LLM输出对应特征的嵌入向量（Embedding）。推荐系统（RS）随后利用这些Embedding进行推荐。生产应用（Production Use）： 主要在离线环境下预先生成Embedding，例如为物品的文本描述或图像生成Embedding。向LLM输入用户和物品的特征，LLM生成蕴含潜在偏好信息的特定标识符（Token）。推荐系统则基于这些Token执行推荐任务。生产应用（Production Use）： 在离线阶段预生成Token（也可称作标签，Tag），用于推荐系统的标签到物品（tag2item）召回策略或作为模型输入特征。直接将LLM作为推荐系统核心。输入包括用户偏好、用户历史行为以及明确的任务指令（Instruction），由LLM生成最终的推荐结果列表。现状： 目前基本尚未达到生产可用水平，主要应用于学术研究领域。小结：探索落地主要集中在离线链路的预加工任务，未对推荐系统（RS）的在线链路产生实质影响。 范式3（LLM as RS）直接引入原生LLM的成本过高，实际落地难度大。
LLM4Rec之后，最近半年在线链路GRs的应用落地如雨后春笋，目前业界主流有两大类方式：召回策略增加，开山代表工作：Google TIGER [2023.5]精排模型升级，开山代表工作：Meta GR [2024.2]召排一体，用一个模型直接生成推荐列表，避免传统方法中的误差传播和目标不一致的问题。本文后续章节将结合核心技术要点，对几个开山代表作Paper做简要介绍。给定用户、物品和上下文特征，模型预估一个用户喜欢物品的概率。例如：用户A、物品B —→ 模型预测点击概率是0.76，把候选集中的物品逐个预估点击率，取出top N个推荐给用户。利用用户的行为历史序列，基于生成式模型的结构，在无输入候选的情况下直接生成若干用户最有可能交互的物品。例如电影推荐，用户历史：[电影A, 电影B, 电影C] —→生成下一个或者下面N个用户最有可能看的电影 D, E, F。总的来说，判别式推荐是封闭式的，从圈定的候选集合中去排序，产生用户喜欢的物品列表。而生成式推荐是开放式的，无中生有的生成用户喜欢的物品列表。2.3.1.2 Google TIGER：召回阶段用自回归生成式模型核心价值：首次将自回归生成引入召回阶段，通过语义 ID 压缩 Item 空间，为生成式推荐提供了“无中生有”的技术范式。 局限性：仅适用于召回阶段，未解决精排与重排的端到端问题。
Paper：《Recommender Systems with Generative Retrieval》
作者借鉴LLM的模型结构以及自回归生成的方法，以自回归方式直接预测标识下一个item的编码词组，因此它被视为生成式检索模型。- 生成式模型结构：基于Transformer的T5模型。
- 输入与输出：均为语义ID序列（Semantic ID Sequence）。
- 自回归生成过程：Transformer解码器块（Decoder Block）计算得到隐状态（hidden_states），将其与全库词嵌入（Vocab Embedding）计算得到logits，再进行TopK采样，进而得到可能要输出的Token ID。采用束搜索（Beam Search）采样策略。
词嵌入（Vocab Embedding）：以LLM为例，词嵌入规模即所有Token ID大小（与英文单词有对应关系，约15万规模）。“无中生有”的生成过程本质是与整个词嵌入计算概率分布，再根据概率取Top。2.3.1.3 Meta GR：精排阶段发现Scaling Law核心价值：验证了推荐场景的 Scaling Law，在特征构建、模型结构和训练方法上采用了生成式模型的理念和方法论，推动生成式推荐向精排阶段渗透。 局限性：特征工程简化过度导致复现难度高，需结合传统 DLRM 特征才能提升效果。另外它是精排模型的替换升级，并非端到端直接生成推荐结果。
Paper：《Actions Speak Louder than Words: Trillion-Parameter Sequential Transducers for Generative Recommendations》
- 模型架构设计：提出一种新的HSTU（Hierarchical Sequential Transduction Units，层级序贯转导单元），针对高基数、非平稳的流式推荐数据设计，通过修改注意力机制和利用推荐数据集特性，在长序列上比FlashAttention2-based Transformers快5.3x到15.2x。
- 推理优化：提出一种新的推理算法M-FALCON，通过微批处理（micro-batching）完全分摊计算成本，在相同的推理预算下，能够服务复杂度高285x的模型，同时实现1.50x-2.99x的速度提升。
- Scaling Law：模型参数量高达万亿，计算量提升1000x，第一次达到GPT-3 175B/LLaMa-2 70B等LLM训练算力，且第一次在推荐模态观测到了语言模态的Scaling Law。
2.3.2 基于语义ID的生成：压缩Item空间，提升泛化性与生成效率自Google TIGER提出后, 基于语义ID（Semantic ID）方式的生成式推荐就成为了近两年的研究热点，各大公司也提出了不少优化方案，例如百度的COBRA、快手的OneRec等都使用了语义ID的方案，并做了微创新。前文提到自回归生成过程需与整个Vocab Embedding进行 Logits 计算。当前大语言模型（如Qwen3，多国语言）的Vocab Embedding大小约为15万 Token。若将生成计算依赖的全库Vocab Embedding替换为京东的40亿商品，- 且已知大规模稀疏 Embedding 易引发过拟合与训练不充分问题，进而也影响模型效果；
因此，要实现高效的商品“无中生有”式生成，必须压缩Vocab Embedding规模。语义ID（Semantic ID）通过将十亿级稀疏Item ID抽象、归纳为更高层的万级别语义表示，实现了Vocab Embedding规模的显著压缩，其核心目的有二：（1）大幅减少稀疏参数规模、降低过拟合风险：将item参数体量与传统LLM的Vocab Embedding对齐至同一量级（从40亿压缩到万级），有效降低过拟合风险，结合多模态提取item语义ID，提升模型泛化能力；（2）支持高效生成式范式：语义ID即Token的总量可控（万级别），不仅支撑生成式训练，更能实现高效的生成推理。通过语义ID将Item空间从40亿压缩至万级，使自回归生成的logits计算开销降低 99.9%。如上图所示，基于语义ID的生成式推荐主要分为两个阶段：1）Item提取Embedding，再量化成语义ID使用预训练LLM/LVM（文本、图像多模态）对Item提取Embedding之后, 业界最常用以下两种量化方式来提取语义ID：- RQ-VAE（Residual Quantized VAE）: 基于残差量化, 会有多层的语义ID, 每一层对应一套Codebook。
- RQ-Kmeans: 没有了VAE的部分, 并且Codebook是由Kmeans聚类算法得到。
语义ID提取完成后，每个item会被表示为类似<32, 61, 55>的三元组，该三元组与item一一对应。基于Beam Search的自回归生成方式，可生成多个Semantic ID三元组（如<12, 23, 8>、<4, 28, 9>等）。实际在生成阶段可能会遇到“模型幻觉”问题，并不是所有的三元组都能映射成真实的item_id，需要边生成边做有效性过滤。生成式模型结构以及基于Semantic语义ID的自回归生成提供了很好的范式，但输入信号表达上很快发现了瓶颈。分析原因是对特征工程简化太厉害，只保留了行为序列item id和action，其余dense特征、item side info等特征全部删除，导致输入信号表达有限。美团MTGR基于Meta GR基础上，保留了全部DLRM原始特征，线上效果有大幅提升。•保留全部DLRM原始特征，并针对样本进行无损压缩，同时建设稀疏化存储以及计算框架将padding导致的冗余计算降低至0。•利用Group LayerNorm以及动态混合掩码策略，实现用统一的HSTU架构针对不同语义空间的Token信息进行编码。2、快手OneRec在最新技术方案里也加上了稀疏特征OneRec 2月份技术方案（ https://arxiv.org/pdf/2502.18965 ）模型输入为Semantic ID序列（与TIGER一致，由用户行为序列item id转化而来），而四个月后，OneRec Technical Report和OneRec V2方案输入已改为稀疏ID特征，主要原因还是Semantic ID的表达能力有限。
OneRec V2技术架构OneRec沿用了Encoder-Decoder结构，相较于Google TIGER原生方案，主要异同点如下：•变化1：Encoder结构输入调整为传统DLRM稀疏模型结构（含用户基础属性、偏好及行为序列等）。•变化2：Decoder结构保留了Cross Attention（本质上类似于Target Attention），FFN替换为MoE（Mixture of Experts）结构（推测受DeepSeek模型启发）。•变化3：Semantic ID生成阶段，利用miniCPM-V-8B模型联合建模item文本与图像信息，采用RQ-Kmeans量化算法。需要注意的是OneRec V2模型架构换称“Lazy Decoder-Only”，在笔者看来仍然是Encoder-Decoder结构，只是Encoder部分去掉了双向Attention变简单了，用户行为序列还需要与CrossAttention结合，这个是与LLM Decoder-Only最关键的区别。稀疏图（Encoder输入）： 特征设计沿用传统长序列建模方案，采用稀疏特征及Embedding。这其中涉及用户行为序列的高性能存储/查询，以及10TB级、流式更新的大规模稀疏Embedding高性能存储是长序列建模效果提升的关键依赖。稠密图（Encoder-Decoder）： 采用类T5结构（Encoder-Decoder），包含Self Attention、Cross Attention、MoE、自回归解码及Beam Search采样策略等技术。当前模型规模在0.1B~1B之间，目前已经验证MoE Scaling Up可带来大幅的效果提升，预计模型规模很快会扩展到10B规模。2.3.4 Encoder-Decoder vs Decoder-Only目前基于Next Token预测的生成式模型架构主要分为两类：- Decoder-Only架构：LLM的广泛实践，如Llama、Qwen、DeepSeek等模型均采用此架构；
- Encoder-Decoder架构：而目前工业界生成式推荐广泛应用的是Encoder-Decoder架构，例如Google TIGER和快手OneRec V1等。
在当前阶段，T5 Encoder-Decoder架构在推荐系统中处理长用户行为序列以编码用户兴趣的任务上效果可能更优（注：目前尚缺消融实验对比，结论将持续更新）。相比于LLM Decoder-Only架构，主要区别如下：- Encoder 采用的 Fully Visible Self-Attention 机制，能够高效、并行地进行全局（双向）上下文建模。
- Decoder 采用的 Fully Visible Cross Attention 机制（类似于传统长序列建模中的 Target Attention），则是建立“用户兴趣编码”与候选“Item”间关联的关键设计。
不过Decoder-Only架构在LLM大语言建模上取得了巨大成功，随着GRs模型规模的持续扩大和训练数据的积累，同时Decoder-Only架构也可以吸收Cross Attention产生一些变种Decoder-Only架构，所以其在推荐领域的潜力仍需密切关注和探索。作为推荐领域的新范式，GRs在工业应用中面临诸多挑战。从上述归纳表格可以看到，在特征抽取、特征存储、Embedding规模以及Dense模型复杂度以及结果生成方式等角度，GRs融合了DRLM的稀疏处理和LLM的稠密生成特性，这使得AI Infra工程实现面临独特的复杂性和资源挑战。结合以上特点，我们大胆地对生成式推荐GRs的发展趋势做了预判，总结成了Dense Scaling Up、Sparse Scaling Up和生成范式三个技术象限，如何在三维技术象限上既要、又要、还要是个亟需解决的技术命题。
生成式推荐GRs发展趋势研判（1）Sparse Scaling Up：由于用户序列中的稀疏特征仍然非常重要，生成式推荐系统（GRs）仍需应对大规模稀疏Embedding的分布式扩展与Online Learning在线学习时效性的挑战。在全站全域数据以及全生命周期用户长序列建模的加持下，实现10TB级别Embedding的秒级流式更新，仍是一个值得持续深入探索的技术方向。（2）Dense Scaling Up：目前传统的DLRM或类似Meta GR的精排模型中，稠密参数规模大多不到百兆，而大语言模型（LLM）已经达到了几百B甚至上T的参数量级。未来若要实现基于世界知识的全场景联动甚至推理能力，必然需要引入图像、文本更多模态，扩大模型参数规模。同时考虑到推理计算资源成本，结合混合专家（MoE）结构达到10B参数规模是一条可行路径。（3）Generation Paradigm：传统DLRM的输入是预先确定的候选目标（Target），对每个Target与公共的用户/上下文信息进行两两打分，这是一种逐点打分（Point-wise Scoring）范式。当前生成式推荐已采用广度优先的束搜索（Beam Search）生成方式，但这仅是一个起点，束搜索的自回归生成方式调度开销较大，导致生成效率偏低。借鉴大语言模型（如DeepSeek）中的MTP并行解码技术，以及扩散模型（Diffusion Model）的并行生成能力，我们相信未来会出现更高效的并行生成方案。小结：我们的初衷是工程先行，借鉴大语言模型（LLM）领域的前沿技术能力（如MLA/NSA、MTP/Diffusion等），构建能够同时支持Sparse Scaling Up、Dense Scaling Up以及多种生成范式的高效生成与推理系统。这不仅涵盖若干前沿技术点，更是一条具备高度可行性的技术发展路径！
3.2 训练策略升级：多阶段训练与强化学习
3.2.1 TensorFlow到PyTorch的技术栈转变传统DLRM模型的训练与推理主要基于TensorFlow技术栈，而LLM模型则普遍采用PyTorch技术栈，其在低精度量化、FlashAttention加速、TP/DP/PP等多维分布式并行训练能力建设较为完善。在生成式推荐的新范式下，Dense模型的训练与推理优化若基于PyTorch技术栈迭代、复用LLM能力，将具有较高的ROI。理论上这些工作没有可行性风险，但工作量巨大，包括但不限于以下内容：- 基于PyTorch生态构建稀疏Embedding参数服务器（PS）能力；
- 基于PyTorch生态构建特征准入、淘汰、展现/点击（Show/Click）统计等能力；
- 解决离线（Offline）到在线（Online）原生图化导出的交付与约束等问题。
PyTorch动态图便于离线灵活构图，允许纯Python逻辑与PyTorch代码混合编写，但在线推理无法执行Python代码，因此必须从离线导出仅包含原生PyTorch OP表达的静态图（类似于TensorFlow）。如何有效约束算法逻辑，以及如何高效、自动化地导出原生计算图，是务必解决的关键问题。The overall process of GRs post-trainingGRs 的核心问题在于如何设计训练方法和目标以适配推荐任务，需要从传统的单阶段训练，跃迁式的往多阶段训练模式升级。单阶段训练：模型在一个阶段完成推荐任务, 通常专注于召回或排序。多阶段训练：分为预训练和微调两阶段。根据微调方式不同，又分为：- 基于表征的微调：如字节跳动的 HLLM、快手的 LEARN 通过对比学习生成用户和物品表征，再用于传统排序模型。
- 基于模型的微调：如快手的 OneRec 和 OneSug 等采用端到端框架，结合GRPO强化学习提升排序能力、通过精巧的奖励系统设计，为多目标优化、业务策略调控和团队协作模式提供了全新的、更高效的解决方案。
这些训练模式、解决方案的升级，极大的增加了离线链路的复杂性。3.3 推理性能瓶颈：工业级在线的百毫秒级生死线
推荐系统在线链路时延要求较高，通常全链路在百毫秒级别要求，同时用户流量在几万~几十万QPS。伴随LLMs复杂架构带来的是推理时延和资源成本的增加，这是GRs落地的极大挑战和阻碍。用户行为序列（如浏览、点击、收藏、加工等时序事件）是生成式推荐范式的核心驱动数据，相比于传统推荐，生成式推荐由于去掉了很多item相关的特征，这使得用户行为数据的重要性成为核中核。- 如何采集整个APP全域场景的更多、更全面用户行为事件（包括页面停留轨迹等）；
- 如何把行为序列做到更长，万级->十万级->甚至Life Long全生命周期；
为实现上述目标，对数据时序保证、毫秒级时效性、通信数据量、存储资源量等都提出了较大的挑战。尽管可借鉴 LLM 的成熟经验，但在训练和推理环节仍需大量结合特定场景和模型结构的针对性优化工作，LLM 技术并不是总能开箱即用于 GRs。- 高性能计算Kernel： 针对模型关键算子（如Self-Attention、Cross-Attention及上Transformer变体）进行深度硬件感知优化。通过开发高度融合的计算核心，将访存密集与计算密集操作深度结合，最大化利用硬件（如GPU/NPU）的计算单元和显存带宽，显著提升算子的执行效率。
- 序列表征压缩：动态识别并保留序列中的高价值信息，显著缩短有效处理长度。在保证模型效果的前提下，将冗长输入序列精炼为紧凑的表征，大幅降低长序列带来的计算与存储开销。
- 端到端推理流程优化：整体生成过程的效率与资源协同，其中包括CPU/GPU异构计算并行Overlap、高效的Beam Search实现、有效性过滤早停机制（及早终止低潜力分支）等，提高整个推理流水线的高吞吐与低延迟等。
- 模型架构革新：通过设计创新的稀疏激活机制、状态传递机制或特征解耦架构，将Transformer核心组件的计算复杂度从O(N²)显著降至线性O(N)或近似线性水平等。
如下图所示，借鉴LLM大模型推理目前在系统、模型和硬件层面的深水区优化工作和进展，生成式推荐GRs也是如此：未来的核心优化技术手段，都需要深刻理解业务场景、深入理解模型结构，挖掘场景、模型和硬件的性能极限。限于篇幅原因，未来会将更多的工程实现解密，与大家分享这一路以来的优秀工程优化实践经验。- 从“生成”到“深度推理”（Reasoning）：当前生成式模型仍处初级阶段，具备基础生成能力但缺乏真正的“思考”与“深度推理”能力。提升模型的复杂推理能力，做到不仅能根据用户历史购买“滑雪板”推荐相似商品，还能进一步推理用户可能计划去极限运动，进而推荐“护具”这类具有深层关联或场景延伸性的商品。
- 奖励机制的前沿探索： “什么是好的推荐？”，目前仍是开放性问题。生成式端到端架构极大凸显了奖励系统的核心作用，使其成为极具价值的研究焦点。超越简单的点击率（CTR）/ 转化率（CVR），设计能捕捉用户长期满意度、探索价值以及平台生态（如多样性、公平性）等的复合奖励信号，是构建真正智能GRs系统的关键。
- 真正的多模态对齐： 将“用户行为”视为一种模态，与文本、图像、视频等在统一强大的LLM基础模型中实现对齐。达成此目标，推荐模型有望在文本空间进行思考与推理，达到全新智能高度。
- 并行生成优化： 探索 MTP（Multi-Token Prediction，在DeepSeek模型中大放异彩）等并行解码策略，以及LLaDA（Large Language Diffusion Models）之类的Diffusion Models在GRs场景的应用，充分发挥其并行生成潜力以大幅提升推理效率。
- 全链路联动与决策：实现首页→推荐→商详→支付→售后等全链路的端到端生成与实时联合优化决策，达成跨场景全局收益最大化。
生成式推荐并非简单的渐进式优化，而是推荐系统的一次认知升维：- 突破天花板：Scaling Law 拓展性能边界，世界知识破解冷启动难题，端到端架构根除级联误差；
- 重构价值链：从“猜你喜欢”走向“懂你所想”，甚至创造未知需求。
未来十年，生成式推荐将重新定义人、货、场的连接方式——这要求我们在算法创新、工程实践与业务洞察上持续突破，共同打造推荐系统智能化的新纪元。
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