Meta 推出多阶段架构用于广告推荐系统：从用户序列到可预测的扩展规律

Meta 推出多阶段序列模型架构，用于广告推荐系统，实现用户行为序列建模与在线广告排序任务的解耦，提升广告转化率和点击率。该架构包含离线用户模型和在线排序模型两部分，前者生成缓存的用户嵌入向量，后者结合实时广告信号进行排序。模型采用密集分词与目标感知多头注意力机制，从数据中直接学习特征交互，支持可预测的扩展规律。