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AIR：原子意图推理与跨域推荐

Fidelity: 核心机制复现。本地代码执行论文最有辨识度、可由公开数据验证的机制；私有数据、生产模型与服务栈明确列为边界。

论文信息

项目 内容
论文链接 arXiv 2606.10357
公司/机构 The Hong Kong Polytechnic University（按第一作者所属机构聚合）
首次公开日期 2026-06-09（arXiv v1）
原文开源代码 否：未找到原作者公开代码（核查日期：2026-09-02）
Adapter atomic-intent
本地复现代码 src/auto_research/reproductions/atomic_intent/

原始论文总结

背景与主要改动

将昂贵的 LLM 推理移至离线，把单次行为转成可缓存的层级原子意图；在线按目标商品检索意图链，并用多头注意力聚合跨域证据。

flowchart LR
  A["公开行为与候选"] --> B["atomic-intent 核心机制"]
  B --> C["同预算方法输出"]
  A --> D["统一直接基线"]
  C --> E["全目录排序与结构诊断"]
  D --> E

原论文关键图

AIR：原子意图推理与跨域推荐 原论文 Figure 2

原论文 Figure 2（关键图）：展示原论文的整体流程、关键阶段及其数据流向。图片来自原论文，版权归原作者所有；点击图片可查看来源。

核心公式

\[ w_u=\\log(1+N(u))\\sum_k e^{-\\lambda\\Delta t_k},\\qquad \\operatorname{score}(u;v)=\\cos(e_u,e_v)\\log(1+w_u). \]

论文离线与线上效果

  • Kuaishou 电商使用 5.08% 生产流量，GMV +3.446%，离线意图缓存相对实时 LLM 调用带来约 400× 吞吐。
  • 上述数字只复述论文线上证据，不写入本地公开数据效果结论。

本地复现

本地对照口径：同一 MovieLens 全目录协议下，基线 NDCG@10 为 0.05401，实验组为 0.05240，相对变化 -2.98%。本地代理目标与论文生产任务不同，不能外推线上 lift。

三随机种子完整结果、均值、标准差与 95% CI：

auto-research reproduce --paper atomic-intent --dataset-dir data --seeds 42,43,44

复现边界

本地使用 MovieLens-1M 的公开子集及可审计代理目标，只验证中心计算机制；不复现原论文的私有日志、生产基础模型、线上分桶和 serving 栈。因此本页不宣称复现原文绝对指标或线上增益。