华为GTS部门AI算法团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 专门解决电信行业用户行为建模的难题。 华为GTS部门AI算法团队提出 G TS-LUM ，实现 移动通信用户精准行为洞析与多跳预测 ，实验中效果大幅优于Meta的HSTU 和字节的 HLLM。 GTS-LUM，全称Global Technical Service-Large User Model，主要有以下几个创新点： 基于海量用户行为序列数据自监督、多模异构Encoder-Adapter-LLM Decoder架构、Q-former语义空间和业务空间知识对齐、创新多尺度时 序处理机制、多用户运营场景后训练、精准捕捉用户业务级浅层语义。 实验中，在所有评估指标上均显著优于基线模型， 拿下领域新SOTA 。 以下是更多细节。 电信服务作为社会基础设施具备强连续型需求，导致用户决策呈现长周期特征。 用户关键决策行为 （如套餐变更、携号转网） 更多受长期服务体验驱动 （如网络稳定性、资费合理性等） ，与互联网场景的短期兴趣驱动 机制形成本质差异。 该决策特征使得传统序列建模方法中基于近期行为的采样策略面临挑战，直接应用可能导致关键历史信息丢失，损失 ...