SIGIR

Beyond Item IDs: Scaling Short-Form-Video Recommendation via Semantic-Native Long Sequence Modeling

超越视频ID：通过语义原生长序列建模实现短视频推荐规模化

Ruixiao Sun, Diego Uribe Mora, Zhimeng Jiang, Yuanzhen Lin, Jiarui Wang, Yuening Li, Danfeng Guo, Zhizhong Chen, Chuan He, Liang Liu

机构 * Google Mountain View, USA（谷歌山景城，美国） 纠错

AI总结 针对短视频推荐中序列长度受限于视频ID语义稀疏性和Transformer二次复杂度的问题，提出采用语义ID和全局感知压缩Transformer，实现十亿用户规模的超长行为序列建模，显著降低内存和计算开销，在线实验提升用户满意度和内容消费。

Comments this manuscript has been accepted by SIGIR 2026

Gated Bidirectional Linear Attention for Generative Retrieval

门控双向线性注意力用于生成式检索

Artem Matveev, Vladislav Tytskiy, Sergei Makeev, Sergei Liamaev

AI总结 提出门控双向线性注意力（GBLA），通过局部因果混合、序列级键门控和门控RMSNorm输出实现线性时间双向注意力，在保持双向自注意力质量的同时显著加速长序列编码。

Comments 5 pages, 2 figures, 7 tables. Accepted at SIGIR 2026