TokenMinds：大型推荐系统的用户Token与嵌入

2026年10月28日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Qingyun Liu 等作者的论文，提出 TokenMinds——面向大型推荐系统的工业级用户建模系统。该工作将 PLUM 框架从基于 SID 的物料检索扩展到生成式序列用户建模：编码器输出稠密用户嵌入，解码器生成基于 SID 的离散用户 token，长视频与短视频共享 SID 词表。据论文称，这一设计使上游训练与推理算力分别降低 50% 和 31%。作者通过离线评估与 YouTube 主要排序场景的线上 A/B 实验验证该系统，称其异步服务数十亿用户。目前报道仅覆盖论文发布与上述指标，尚无后续跟进报道，也未出现与早先说法矛盾的数字或时间表述。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。