传统推荐范式的痛点 - 传统推荐系统采用多阶段范式（召回、排序），导致阶段间信息损失、偏差累积和协作困难 [3] - 独立训练的各个阶段难以完整传递信息，潜在兴趣点被过早过滤 [3] 生成式AI的解决方案 - UniGRF框架将召回和排序整合到单一生成模型中，实现信息充分共享 [4][6] - 通过序列生成任务统一处理两大核心任务，保持模型通用性和可扩展性 [6][8] UniGRF的核心优势 - 参数共享减少信息损失，提升任务协作效率 [7] - 支持与主流生成模型架构（如HSTU、Llama）无缝集成 [8] - 单一模型在训练和推理上可能比独立模型更高效 [9] 关键技术模块 - 排序驱动的增强器：利用排序阶段高精度输出来优化召回阶段 [10][11] - 梯度引导的自适应加权器：动态调整任务权重实现同步优化 [12] 实验验证结果 - 在MovieLens-1M、MovieLens-20M、Amazon-Books数据集上性能显著超越SOTA基线 [14][18] - 排序阶段性能提升尤为明显，直接影响最终推荐质量 [18] - 模型参数扩展时符合Scaling Law，展现良好可扩展性 [18] 未来发展方向 - 计划扩展至更多推荐阶段（如预排序、重排） [16][17] - 探索工业场景大规模应用的可行性 [17]