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arXiv Computer Science AIPensar globalmente, generar personalmente: Pensamiento multi-vista con generación adaptativa para recomendación
Se presenta el marco MV-Thinker, un enfoque para la recomendación generativa basado en ID semántico (SID) que aborda problemas de modelado de contexto y adaptación personalizada. El método coordina vistas de historial completo y reciente para generar contextos complementarios y utiliza adaptadores residuales para transformar adaptativamente los estados del decodificador. Los experimentos demuestran que MV-Thinker supera a las líneas base existentes en métricas de clasificación.