生成式排序——论文精读笔记合集
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生成式排序（Generative Ranking）是一类借助生成式模型思想来解决排序问题的推荐策略，它通常在训练阶段采用“预测下一个行为”等生成式任务作为目标之一，结合传统的目标如CTR分数预测等，在训练阶段让模型学会预测“用户针对给定目标物品会有什么反应”。在推理阶段则本实际上还是一个分数预测器，本质上可以理解为利用Transformer架构建模用户历史并和目标物品做交叉，从而在深刻理解用户兴趣的情况下作出预测，和传统DLRM在推理阶段的表现其实差不多。
本部分将持续更新生成式排序相关工作的精读笔记：
- 生成式排序 —— Meta HSTU 精读笔记（2024.02）
- 生成式排序 —— 小红书 GenRank 精读笔记（2025.05）
- 生成式排序 —— 美团 MTGR 精读笔记（2025.05）
注：本部分主要关注的是在范式上将判别式打分任务转化为生成式范式（主要在训练阶段）的工作，如HSTU中将“预测target item的得分”重构为“预测target item的下一个action”。