【双标题】 生成式推荐能否突破传统瓶颈？ AI工具如何重塑用户行为预测？ --- **首段** 在电商领域，用户行为预测一直是技术攻坚的核心课题。传统推荐系统依赖静态特征和规则引擎，难以应对动态变化的消费场景。而生成式推荐技术的兴起，正为这一难题提供全新解法。OnePiece作为生成式推荐领域的突破性成果，通过创新的上下文工程框架和推理模式，实现了从"数据驱动"到"意图驱动"的范式转变。这项技术不仅提升了推荐系统的个性化程度，更在实际应用中展现出显著的商业价值——在Shopee主搜场景下，OnePiece模型使GMV用户增长达1.12%，广告收入提升2.9%。这种效果的实现，源于其独特的"块状推理"机制与渐进式训练策略，为AI鞋履和服装工具的智能推荐开辟了新路径。 **正文** OnePiece的核心创新在于构建了多层级的上下文工程框架。该框架通过"信息搜索-聚合-对比"的三阶段机制，将用户行为、商品属性和场景特征进行深度整合。在召回阶段，系统通过优化上下文工程中的IH（用户近期行为）和PA（参考商品序列）比例，实现了60%+商品的文本召回覆盖和70%+个性化召回覆盖。这种平衡能力在传统系统中几乎难以实现，证明了生成式推荐在探索与利用的动态平衡上的优势。 在排序模型中，OnePiece采用双向注意力机制，使模型在生成推荐序列时能同时关注前后文信息。这种设计特别适合电商场景下"一锤子买卖"的交互模式，相比单向注意力机制，双向注意力使模型在长序列处理中保持更高的信息聚合效率。实验数据显示，双向注意力在搜索推荐范式下展现出显著优势，这为AI工具在复杂场景中的应用提供了理论支持。 **技术突破** OnePiece的"块状推理"机制是其技术亮点。与ReaRec的token-wise推理不同，OnePiece通过block-wise推理将多个token的信息进行并行处理，显著提升了推理的信息带宽。这种设计避免了传统单token推理在信息瓶颈处的性能衰减，使模型在长序列处理中保持稳定。在实际应用中，这种机制使OnePiece在召回阶段实现1.08%的GMV增长，证明了其在复杂场景下的适应能力。 渐进式训练策略是OnePiece的另一大创新。通过在不同推理步骤叠加点击、加购、下单等目标，模型逐步引导用户意图的挖掘过程。这种由浅入深的训练方式，既保证了模型的稳定性，又提升了推荐的精准度。实验结果显示，渐进式训练相比单一目标监督，使模型效果提升达30%以上，为AI工具的持续优化提供了新思路。 **商业价值** OnePiece在Shopee主搜场景的实战表现，印证了生成式推荐的商业潜力。在召回阶段，OnePiece替代传统DeepU2I模型，实现1.08%的GMV增长；在prerank阶段，替换DLRM模型后，GMV增长1.12%，广告收入提升2.9%。这种显著提升源于其对用户行为的深度理解和精准预测，为AI鞋履和服装工具的智能推荐系统提供了可复制的解决方案。 **尾段** OnePiece的出现标志着生成式推荐技术进入新阶段。通过上下文工程、块状推理和渐进训练的三重创新，这项技术不仅突破了传统推荐系统的局限，更为AI工具在电商领域的应用打开了新空间。未来，OnePiece2.0将进一步探索通用推荐模型的多场景应用，尝试用单一模型覆盖多召回策略。这种技术演进将推动AI鞋履和服装工具向更智能、更个性化的方向发展，为用户带来更精准的消费体验。正如项目命名所寓意的，OnePiece正在开启生成式推荐的"大航海时代"，让技术的潜力转化为商业价值的"大秘宝"。