行业技术趋势 - 推荐系统正从传统“千人千面”向生成式AI驱动的“一人千面”深度个性化跨越 [1] - 从判别式模型向生成式模型转型被视为行业发展的必然趋势 [5] - 生成式推荐系统被视为数字经济高质量发展的核心驱动力 [9] 主要参与者与技术进展 - 字节的HLLM、快手的OneRec、腾讯的ColaRec和小红书的NoteLLM等让推荐系统展现出“读心术”般的智能 [1] - 中国人民大学研发的人类行为模拟平台历经三代迭代，第三代OneSim平台引入自然语言处理技术，显著降低使用门槛并拓展AI社会研究功能 [1] - 哈尔滨工业大学（深圳）团队开发大模型知识增强与可信推理技术，通过知识注入和约束优化等手段提升推荐结果的准确性与可信度 [3] - 香港大学团队在多模态推荐领域探索，研发VideoAgent、AI Creator等，将LLM智能体应用于视频内容理解与生成 [5] - 山东大学团队与腾讯联合研发多任务训练框架，通过整合商品特性与用户交互数据显著提升推荐系统应用效果 [5] 技术挑战与性能瓶颈 - 在金融交易、实时营销等高时效性要求场景中，生成式模型存在模型幻觉、计算资源消耗大、响应延迟高等问题 [5] - 亚马逊云科技实测数据显示，在高频交易场景下，生成式推荐系统的响应速度仅为判别式系统的三分之一 [5] - 视频生成技术受限于内容逻辑连贯性和画面质量问题，距离大规模商业化应用尚需时日 [7] - 行业评估体系主要依赖人工评估，效率低下且难以全面衡量用户体验，自动化评估指标存在覆盖维度不足的问题 [7] 未来发展路径 - 技术层面关键路径包括构建多维度评估体系、采用“判别式+生成式”混合架构、深化多模态融合与知识增强 [8] - 应用层面需根据场景特性差异化布局：教育、媒体等低频场景可发挥生成式推荐优势；电商、社交等高频场景需优化技术性能提升实时响应能力 [8] - 行业需建立内容多样性调控机制避免信息茧房加剧，并完善数据隐私保护措施确保用户信息安全 [8]