面向电商搜索页面级布局决策的大语言模型

一项新研究探索了利用大语言模型离线评估电商搜索页面布局决策，以解决插入次级推荐模块评估依赖高成本在线 A/B 测试的问题。研究对比了直接基于 prompt、prompt 派生特征以及基于表征（representation-based）的评估方法。实验表明，基于表征的方法在预测用户参与度上持续优于直接 prompt 评判，为离线布局评估提供了可靠基础。