生成式推荐系统的崛起
生成式推荐系统正在迅速改变广告和搜索领域的游戏规则。与传统的推荐系统相比，生成式推荐系统通过AI技术简化了推荐流程，实现了知识融合，并充分利用了规模定律。这些优势使得生成式推荐系统能够提供更优质的推荐效果和更出色的迁移性能。
AI推理优化：提升推荐效率的关键
在生成式推荐系统中，AI推理优化是提升推荐效率的关键。NVIDIA TensorRT-LLM等工具通过高效的推理加速技术，显著减少了推理时间和计算资源消耗。例如，蚂蚁集团通过CUDA虚拟内存管理（VMM）技术，优化了显存使用，提升了推理性能。此外，百川智能的投机采样技术和计算通信overlap设计，进一步提高了大模型推理的效率。
模型压缩：平衡效果与性能
模型压缩是生成式推荐系统中另一个重要的技术方向。通过将模型参数解耦为整数和浮点部分，字节跳动实现了高精度的2-bit权重压缩，显著提升了模型推理速度。快手通过引入TensorRT和TensorRT-LLM，将推理效率提升了5倍以上。这些技术不仅降低了模型的计算复杂度，还保持了推荐效果的准确性。
用户行为分析：优化推荐效果的基础
用户行为分析是生成式推荐系统优化推荐效果的基础。通过扩展用户行为输入，模型能够更好地理解用户需求，从而提供更精准的推荐。然而，输入更长的用户历史行为序列也会增加计算资源消耗和推理时间。为此，优化方案包括Token序列压缩和用户行为KV缓存复用，这些技术有效减少了序列长度，同时保留了关键信息，提高了推理效率。
多模态大模型：未来的推荐引擎
多模态大模型（MLLM）展示了卓越的能力和强大的泛化能力，成为生成式推荐系统的未来引擎。UFO-Lite通过自推测解码机制和双LLM结构，显著减少了端到端的延迟，保持了高精度。阿里云智能集团通过TensorRT技术，优化了文生图推理服务，显著提升了用户体验。这些技术为生成式推荐系统提供了更强大的能力，推动了推荐技术的进一步发展。
结论
生成式推荐系统通过AI推理优化、模型压缩和用户行为分析等关键技术，正在迅速改变广告和搜索领域的推荐方式。未来，随着多模态大模型和更高效的推理技术的应用，生成式推荐系统将提供更精准、更高效的推荐效果，推动推荐技术的范式跃迁。
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