arXiv · cs.IR· Chenxu Li, Shuchang Liu, Hantao Shu, Wei Yuan, Zhe Xu, Guoqing Hu, Yan Wang, Biao Yang, Xiang Li, Cheng Ling, Fan Yang, Yongqi Liu, Lantao Hu, Han Li, Kaiqiao Zhan, Kun Gai, An Zhang, Xiang Wang·· 5 小时前精选AI 评分72
快手发布 KuaiRecV2 基准，评测大规模持续学习与多任务推荐
KuaiRecV2: Benchmarking Large-Scale Continual Learning for Diversified and Multi-task Recommendation
AI 导读
快手团队提出 KuaiRecV2 基准，用于评测多样化、多任务推荐中的大规模持续学习，数据来自快手工业级场景，包含百万级多模态物品信息和 30 天长期交互记录，并配有动态视频候选池。该基准在同一评价体系中同时考察检索准确率、多样性和多任务表现，只有新方法在所有指标上均提升才算有效进展，代码已开源。论文已被 NeurIPS 2026 接收。
推荐理由
该基准把检索准确率、多样性与多任务表现纳入同一评价体系，要求新方法在所有指标上同时提升，便于读者判断离线评测与线上结果的差距。
来源：arXiv · cs.IR · arxiv.org