論文の概要: OneReason Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.06260v1
• Date: Thu, 04 Jun 2026 15:04:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-05 22:39:44.883369
• Title: OneReason Technical Report
• Title（参考訳）: OneReason Technical Report
• Authors: OneRec Team, Biao Yang, Boyang Ding, Chenglong Chu, Dunju Zang, Fei Pan, Han Li, Hao Jiang, Honghui Bao, Huanjie Wang, Jian Liang, Jiangxia Cao, Jiao Ou, Jiaxin Deng, Jinghao Zhang, Kun Gai, Lu Ren, Peiru Du, Pengfei Zheng, Rongzhou Zhang, Ruiming Tang, Shiyao Wang, Siyang Mao, Siyuan Lou, Teng Shi, Wei Yuan, Wenlong Xu, Xingchen Liu, Xingmei Wang, Xinqi Jin, Yan Sun, Yan Wang, Yifei Hu, Yingzhi He, Yufei Ye, Yuhao Wang, Yunhao Zhou, Yuqin Dai, Zhao Liu, Zhipeng Wei, Zhixin Ling, Ziming Li, Zixing Zhang, Ziyuan Liu, An Zhang, Changxin Lao, Chaoyi Ma, Chengru Song, Defu Lian, Fan Yang, Guowang Zhang, Hao Peng, Jiayao Shen, Jie Chen, Jun Xu, Junmin Chen, Kun Zhang, Kuo Cai, Mingxing Wen, Minmao Wang, Minxuan Lv, Qi Zhang, Qiang Luo, Sheng Yu, Shijie Li, Shijie Yi, Shuang Yang, Shugui Liu, Shuni Chen, Tinghai Zhang, Tingting Gao, Xiang Wang, Xiangyu Wu, Xiangyu Zhao, Xiao Lv, Xiaoyou Zhou, Xuming Wang, Yong Du, Zejian Zhang, Zhaojie Liu, Zhiyang Zhang, Zhuang Zhuang, Ziqi Wang, Ziyi Zhao,
• Abstract要約: 生成的レコメンデーションモデルはスケーリングの利点の恩恵しか得られず、推論能力の活性化は困難であることを示す。 本稿では,(1)事前学習における強力なアイテムトークン認識,(2)SFTにおける推薦タスクのための3レベル認知強調CoTフォーマット,(3)RLにおける特殊化テーマ統一トレーニングレシピを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 135.82017930661263
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative recommendation models in the OneRec family have been widely deployed in many real-world services, such as short-video, live-streaming, advertising, and e-commerce. However, these generative models can only benefit from the scaling advantage, while their reasoning ability is hard to activate, since we cannot construct meaningful Chain-of-Thought (CoT) sequences consisting of itemic tokens only. Inspired by the success of the reasoning-style ``think before answer'' paradigm in the LLM field, we conduct preliminary studies (i.e., OneRec-Think, OpenOneRec) to explore reasoning capability in generative recommendation. Nevertheless, we notice an unexpected phenomenon: the thinking mode does not show advantages over the non-thinking mode. Drawing insights from recent findings on CoT robustness in multi-modal language models, we argue that effective reasoning in recommendation rests on two factors: perception, the ability to ground itemic tokens in their underlying language semantics, and cognition, the ability to reorganize a user's behavior sequence into coherent latent interest points. We therefore propose OneReason, which includes: (1) strong itemic token perception in pre-training, (2) a three-level cognition-enhanced CoT format for recommendation tasks in SFT, and (3) a specialize-then-unify training recipe in RL to enhance the thinking ability.
• Abstract（参考訳）: OneRecファミリーのジェネレーティブレコメンデーションモデルは、ショートビデオ、ライブストリーミング、広告、eコマースなど、多くの現実世界のサービスに広くデプロイされている。 しかし,これらの生成モデルは,項目トークンのみからなる意味のあるチェーン・オブ・ソート(CoT)配列を構築できないため,その推論能力の活性化は困難である。 LLM分野における推論スタイルの ‘think before answer' パラダイムの成功に触発されて、我々は、生成的レコメンデーションにおける推論能力を検討する予備的研究(OneRec-Think, OpenOneRec)を行う。 しかし、予期せぬ現象に気づき、思考モードは非思考モードよりも優位性を示しない。 マルチモーダル言語モデルにおけるCoTのロバスト性に関する最近の知見から、推奨における効果的な推論は、認識、基礎となる言語意味論におけるアイテムトークンの基盤化能力、認知、ユーザの行動シーケンスを一貫性のある潜在的関心点に再構成する能力の2つの要因に依拠していると論じる。 そこで我々は,(1)事前学習における強力なアイテムトークン認識,(2)SFTにおける推薦タスクのための3段階の認知強調CoTフォーマット,(3)RLにおける個別化学習レシピを,思考能力を高めることを含むOneReasonを提案する。

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