投稿作者：OnePiece 团队
生成式推荐无疑是当前推荐系统领域最热门的方向，也是互联网应用中最前沿的研究主题之一。
从技术路径来看，生成式推荐主要沿着两大方向展开：一是基于大语言模型的推荐方法（LLM as Recommender），二是以生成式方式训练推荐模型（Generative Recommender）。
然而，在真实业务场景中，由于线上服务对成本极为敏感，LLM as Recommender 的落地仍面临显著挑战。这主要源于大语言模型在推理时通常需要大量显卡资源，且响应延迟较高，难以满足大规模推荐系统对高并发和低延时的严格要求。
