10:04官方一手arXiv: DeepSeek@Guilin Li, Jiaxing Zhang, Matthias Hwai Yong Tan, Bo Wang, Weiran Huang精选SeqLLM将行为序列建模接入预训练大语言模型,同时保留原有语言能力。它由行为事件离散词表、两阶段对齐的轻量投影器、前缀引导能力注入三部分组成。该系统已在微信支付上线,每天筛查数百万商户,将DeepSeek生产基线的筛查精度从92.0%提升到97.5%。在MovieLens和Amazon上,SeqLLM的Recall@5相对User-LLM最高提升32%,且语言能力明显更强。在RecIF上,它仅用OneRec-8B五分之一GPU日,就把Pass@32提升了14.2%。论文SeqLLM微信支付DeepSeek推荐理由:SeqLLM已在微信支付上线,日筛数百万商户,把筛查精度从92.0%拉到97.5%,还保住了语言能力。原文稍后读已读值得跟进有用关注 SeqLLM