KDD

Beyond Interleaving: Causal Attention Reformulations for Generative Recommender Systems

超越交错：用于生成推荐系统的因果注意力重述

Hailing Cheng

机构 * Linkedin Inc（LinkedIn公司） 纠错

AI总结 本文提出两种新型架构AttnLFA和AttnMVP，通过显式建模物品-动作因果依赖，提升生成推荐系统的效率与性能。

Comments 8 pages, 8 figures, submitted to KDD 2026

Scaling Multilingual Semantic Search in Uber Eats Delivery

在Uber Eats配送中扩展多语言语义检索

Bo Ling, Zheng Liu, Haoyang Chen, Divya Nagar, Luting Yang, Mehul Parsana

AI总结 本文提出了一种面向生产的多语言语义检索系统，通过微调Qwen2模型和Matryoshka Representation Learning技术，实现了在多个市场和垂直领域中的高召回率提升。

Comments 15 pages, 11 tables, 1 figure. Planned for submission to SIGIR or KDD 2026