论文作者来自 认知智能全国重点实验室陈恩红团队，华为诺亚方舟实验室 在信息爆炸的时代，推荐系统已成为我们获取资讯、商品和服务的核心入口。无论是电商平台的 "猜你喜欢"，还是内容应用的信息流，背后都离不开推荐算法的 默默耕耘。然而，传统的推荐系统普遍采用多阶段范式（如召回、排序），这种设计虽然在工程上实现了效率，却常常面临阶段间信息损失、性能瓶颈等问题。 近年来，生成式人工智能的浪潮席卷全球，其强大的序列建模和内容生成能力为解决推荐系统的固有难题带来了新的曙光。如果能将推荐过程中的多个阶段融为 一体，是否就能克服信息损失，实现更高效、更精准的推荐呢？ 来自中国科学技术大学和华为诺亚方舟实验室的研究者们，在即将于 SIGIR 2025 会议上进行口头报告（Oral Presentation）的论文 Killing Two Birds with One Stone: Unifying Retrieval and Ranking with a Single Generative Recommendation Model 中，给出了一份创新的答案。他们提出了一个名为 UniGRF 的统一生成式推荐框架， 巧妙地实现了 ...