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PSG：用 pair-space 缩短生成式重排序列

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；生产模型、私有日志与服务基础设施明确列为边界，不用普通基线冒充完整工业系统。

论文信息

项目 内容
论文链接 arXiv 2607.26427
公司/机构 快手科技（第一作者 Chao Feng）
首次公开日期 2026-07-29（arXiv v1）
原文开源代码 否：论文未提供官方/作者代码（核查日期：2026-09-01）
Adapter psg
本地复现代码 src/auto_research/reproductions/psg/

原始论文总结

背景与主要改动

把相邻两个 item 编成一个请求内 pair token，在 pair 空间生成半长度序列，再无损展开为 item slate；pair scorer 显式保留顺序，重复约束保证展开结果可用。

flowchart LR
  A["公开行为与候选"] --> B["psg 核心机制"]
  B --> C["同预算方法输出"]
  A --> D["论文定义的直接基线"]
  C --> E["统一指标与结构诊断"]
  D --> E

原论文关键图

PSG：用 pair-space 缩短生成式重排序列 原论文 Figure 1

原论文 Figure 1（关键图）：展示原论文方法的总体设计和关键组成。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

\[ p_t=(i_{2t-1},i_{2t}),\qquad P(p_t\mid p_{<t},u)\propto\exp s_u(i_{2t-1},i_{2t}). \]

论文离线与线上效果

  • 两个互斥 10% 流量桶运行 7 天，用户停留时长 +0.178%；工业配置报告 1.83× 解码加速。
  • 上述数字只复述论文线上证据，不写入本地公开数据的效果结论。

本地复现

本地对照口径：基线为六步 item-space 生成，实验组为三步 pair-space 生成与展开；seed 42 的 NDCG@10 为 0.04826，基线为 0.05401，负结果保留。相对生产加速的外推不适用。

三随机种子完整结果、均值、标准差与 95% CI：

auto-research reproduce --paper psg --dataset-dir data --seed 42

复现边界

本地使用公开 MovieLens 特征或由其构造的可审计代理任务，不能复现论文公司的私有用户日志、线上流量分配、生产模型规模和 serving 栈。因此本页只把本地结果解释为机制级验证；不将其外推为论文线上 lift，也不声称与原文绝对指标可直接比较。