2025-04-03 19:41:16 作者：

近日，百度研究團隊在國際知名學術平臺上發表了一篇論文，介紹了一種名為COBRA的新算法框架。該框架旨在優化生成式模型在廣告推薦系統中的應用效果，并已在實際業務中得到了驗證和應用。

論文中提到，百度工程師將COBRA框架應用于真實的A/B測試環境，測試結果顯示，系統的轉化率提升了3.6%，平均每用戶收入（ARPU）也增加了4.15%。目前，這一框架已經成功部署到百度的廣告推薦業務中。

COBRA框架結合了生成式模型和密集檢索技術，通過稀疏ID與稠密向量的協同作用，為推薦系統提供了更加全面和細致的目標對象特征描述。其中，稀疏ID主要負責提供穩定的類別基礎信息，而稠密向量則進一步增強了模型對高級語義和細粒度細節的捕捉能力。這種端到端的訓練方式能夠更精準地捕捉用戶意圖和協同信息，從而顯著提升推薦效果。

在技術實現層面，百度團隊引入了“殘差量化變分自編碼器（RQ-VAE）”技術，這一方法融合了殘差學習、量化技術和變分自編碼器的優勢。通過減少信息損失和提高模型的泛化能力，RQ-VAE不僅優化了模型參數，還顯著改善了數據重構的效果。