論文の概要: OneRec-V2 Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20900v1
• Date: Thu, 28 Aug 2025 15:29:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-29 18:12:02.47998
• Title: OneRec-V2 Technical Report
• Title（参考訳）: OneRec-V2技術報告
• Authors: Guorui Zhou, Hengrui Hu, Hongtao Cheng, Huanjie Wang, Jiaxin Deng, Jinghao Zhang, Kuo Cai, Lejian Ren, Lu Ren, Liao Yu, Pengfei Zheng, Qiang Luo, Qianqian Wang, Qigen Hu, Rui Huang, Ruiming Tang, Shiyao Wang, Shujie Yang, Tao Wu, Wuchao Li, Xinchen Luo, Xingmei Wang, Yi Su, Yunfan Wu, Zexuan Cheng, Zhanyu Liu, Zixing Zhang, Bin Zhang, Boxuan Wang, Chaoyi Ma, Chengru Song, Chenhui Wang, Chenglong Chu, Di Wang, Dongxue Meng, Dunju Zang, Fan Yang, Fangyu Zhang, Feng Jiang, Fuxing Zhang, Gang Wang, Guowang Zhang, Han Li, Honghui Bao, Hongyang Cao, Jiaming Huang, Jiapeng Chen, Jiaqiang Liu, Jinghui Jia, Kun Gai, Lantao Hu, Liang Zeng, Qiang Wang, Qidong Zhou, Rongzhou Zhang, Shengzhe Wang, Shihui He, Shuang Yang, Siyang Mao, Sui Huang, Tiantian He, Tingting Gao, Wei Yuan, Xiao Liang, Xiaoxiao Xu, Xugang Liu, Yan Wang, Yang Zhou, Yi Wang, Yiwu Liu, Yue Song, Yufei Zhang, Yunfeng Zhao, Zhixin Ling, Ziming Li,
• Abstract要約: OneRecは、自己回帰生成タスクとしてレコメンデーションを再構築し、高いモデルFLOPの利用を達成する。 Lazy Decoder-Only Architecture: エンコーダボトルネックを排除し、全体の計算を94%削減し、トレーニングリソースを90%削減する。 現実のユーザインタラクションによる優先度調整: ユーザの好みに合うように、継続意識のリワードシェイピングとアダプティブ比クリッピングを組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.91714323473678
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent breakthroughs in generative AI have transformed recommender systems through end-to-end generation. OneRec reformulates recommendation as an autoregressive generation task, achieving high Model FLOPs Utilization. While OneRec-V1 has shown significant empirical success in real-world deployment, two critical challenges hinder its scalability and performance: (1) inefficient computational allocation where 97.66% of resources are consumed by sequence encoding rather than generation, and (2) limitations in reinforcement learning relying solely on reward models. To address these challenges, we propose OneRec-V2, featuring: (1) Lazy Decoder-Only Architecture: Eliminates encoder bottlenecks, reducing total computation by 94% and training resources by 90%, enabling successful scaling to 8B parameters. (2) Preference Alignment with Real-World User Interactions: Incorporates Duration-Aware Reward Shaping and Adaptive Ratio Clipping to better align with user preferences using real-world feedback. Extensive A/B tests on Kuaishou demonstrate OneRec-V2's effectiveness, improving App Stay Time by 0.467%/0.741% while balancing multi-objective recommendations. This work advances generative recommendation scalability and alignment with real-world feedback, representing a step forward in the development of end-to-end recommender systems.
• Abstract（参考訳）: 生成AIの最近のブレークスルーは、エンド・ツー・エンド・ジェネレーションを通じてレコメンデータシステムを変革している。 OneRecは、自己回帰生成タスクとしてレコメンデーションを再構築し、高いモデルFLOPの利用を達成する。 OneRec-V1は実世界の展開において経験的な成功をおさめたが、そのスケーラビリティと性能の障害となる2つの重要な課題は、(1) 資源の97.66%が生成ではなくシーケンスエンコーディングによって消費される非効率な計算割り当て、(2) 報酬モデルのみに依存する強化学習の制限である。 1)遅延デコーダオンリーアーキテクチャ:エンコーダボトルネックを排除し、総計算量を94%削減し、リソースを90%削減し、8Bパラメータへのスケーリングを成功させる。 2) 現実のユーザインタラクションによる優先アライメント: 実世界のフィードバックを用いて, ユーザの嗜好に合うように, 継続意識のリワードシェーピングと適応率クリッピングを組み込む。 Kuaishouの大規模なA/Bテストは、OneRec-V2の有効性を示し、App Stay Timeを0.467%/0.741%改善し、マルチオブジェクトレコメンデーションのバランスをとる。 この作業は、生成的なレコメンデーションのスケーラビリティと現実世界のフィードバックとの整合性を促進し、エンド・ツー・エンドのレコメンデーション・システムの開発における一歩を踏み出した。

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