百度COBRA：大模型时代生成式推荐系统的革新之路

BeamFusion的实现，我认为核心在于它引入了一个外部的知识源，即近邻检索。这个近邻检索可以基于物品的属性、用户的历史行为等多种信息构建。通过将模型预测的概率和近邻检索的分数进行融合，BeamFusion能够在一定程度上缓解模型预测的偏差，提高推荐的多样性。同时，由于近邻检索本身也考虑了物品的相似性，因此可以在保证多样性的前提下，避免推荐过于离谱的结果。