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OneRec 生成式推荐模型族	2026-06-10	2026-06-10	concept	recommendation generative-model scaling	raw/papers/onereason-team-onereason-2026.md

OneRec 生成式推荐模型族

Kuaishou 开发的生成式推荐基础模型系列，将推荐任务重构为序列生成问题。

概述

OneRec 是快手开发的 generative-recommendation 模型族，包含 V1/V2 等迭代版本。核心思想是将推荐重构为序列生成任务——模型接收用户历史行为序列（以 itemic-tokens 表示），直接生成下一个推荐 item。

关键特性

• Scaling 属性验证：OneRec V1/V2 在工业推荐场景中验证了 Scaling Law，模型规模和数据的扩展带来持续的推荐性能提升
• 纯 itemic 序列训练：模型仅基于 item token 序列的转移模式进行训练，无显式语义或逻辑推理
• 工业部署：已在快手短视频、直播、广告、电商等多个业务线广泛部署

局限

• 无推理能力：纯 itemic 序列训练使模型只能学习平坦的转移模式，无法进行逻辑推理
• CoT 构造困难：item token 本身不承载语言语义，无法直接构造有意义的 chain-of-thought

演进路径

OneRec V1/V2 (Scaling) → OneRec-Think (初步 CoT) → OpenOneRec (开源) → OneReason (推理)

参考

• onereason
• generative-recommendation
• itemic-tokens