AI计算广告论文播报 06-09：排序scaling的下一步是换连接方式

本期聚焦工业排序与召回的三大新动向：更深的残差、更长的序列、更统一的生成式架构。我们用两篇硬货告诉你——单纯堆层数堆长度已经不是最划算的路径，残差怎么连、ID怎么编、token怎么打包，才决定你的scaling曲线还能不能继续往上走。本期重点* 解耦稳定性与适应性的可扩展CTR残差结构（DeRes: Decoupling Residual Stability and Adaptivity for Scalable CTR Prediction）：把残差拆成identity传送带和跨层注意力检索员两条并行通道，再用SiLU替Softmax让多兴趣可同时激活、无关历史可被负权重抑制；scaling指数是OneTrans的1.66倍，8层就能追平对手16层。* 超越Item ID的短视频长序列建模（Beyond Item IDs: Scaling Short-Form-Video Reco...去小宇宙查看完整单集简介在小宇宙查看该单集文稿