10:31
arXiv cs.LG@Daochen Zha, Chun How Tan, Xin Liu, Bin Xu, Han Zhao, Xiaowei Liu, Tracy Yu, Hui Gao, Huiji Gao, Liwei He, Stephanie Moyerman, Sanjeev Katariya
推荐理由：Airbnb搞了个JourneyFormer，专治搜索排序中又长又乱的用户序列，实测线上A/B测试效果很不错。
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6月18日
10:31
JourneyFormer是Airbnb提出的序列建模解决方案，用于处理搜索排序中客人序列长、探索性强且标签稀疏的问题。模型设计涵盖事件选择、ID嵌入、模型架构和标签归因等关键环节，并采用专门策略加速训练和推理。JourneyFormer已部署到Airbnb生产环境，离线排名指标和线上A/B测试（覆盖2个生产表面）均显示关键业务指标显著提升。
6月16日
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6月12日
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arXiv cs.LG@Anamaria-Roberta Hartl, Levente Zólyomi, David Stap, Pieter-Jan Hoedt, Niklas Schmidinger, Lukas Hauzenberger, Sebastian Böck, Günter Klambauer, Sepp Hochreiter
精选
推荐理由：做序列建模或基础模型预训练的团队，这篇论文帮你厘清了 xLSTM 相比 Mamba 等架构的实际优势，看完可以直接指导模型选型。
5月26日
12:25
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arXiv cs.LG@Charles Pert, Dalal Alrajeh, Alessandra Russo
精选
推荐理由：长度泛化是AI模型的硬骨头，MLP-LDRU用对数深度设计解决了循环模型和Transformer的各自短板，做序列建模和语言理解的团队值得关注这个新架构。