arXiv 自然语言处理· Leikun Liang, Guoshuai Wang, Xingsheng He, Yushan Han, Yunyi Xuan, Xiaoxiao Xu, Lin Qu·· 3 小时前AI 评分35
超越序列：面向 LLM 推荐提炼结构化决策记忆
Beyond Sequences: Distilling Structured Decision Memory for LLM Recommendation
AI 导读
研究提出 MARI 框架，通过显式结构化决策记忆增强 LLM 的推荐推理能力。该方法通过事后决策蒸馏将用户的目标、约束与权衡整理为结构化决策记忆（SDMs）并存入决策记忆库，在推理时检索以避免处理超长序列的高昂成本。实验表明，MARI 在标准下一个物品预测和困难选择预测任务中显著优于 SOTA 基线，兼具低延迟与可解释性。
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