OxygenREC：Eコマース推薦のための指示追従型生成フレームワーク

この論文は、既存の生成型推薦（GR）システムの限界に対処するために設計された、OxygenRECという産業用推薦システムを紹介しています。深層推論能力とリアルタイム性能要件のバランスを取るために、Fast-Slow Thinkingアーキテクチャを活用しています。主な貢献は、指示によって強化された生成のためのセマンティックアライメントメカニズムと、制御可能な指示とポリシー最適化を使用したマルチシナリオスケーラビリティソリューションです。この論文は、現実世界のeコマース環境における推薦の精度と効率を向上させることを目指しています。