论文：给稠密检索加静态价值先验可逆转GR优势

Renbo Tu 等在 arXiv:2610.19065 发表一篇 CIKM EARL 2026 论文，比较生成式检索（GR）与稠密检索（DR）在电商候选生成中的表现：在两个 Amazon Toys 数据集上，GR 在覆盖用户的最优相关物品价值上领先，但这一优势主要来自物品流行度；给 DR 加上相同的静态物品价值、仅用一次重排即可逆转 GR 的领先，同时保持召回高于 GR。DR 本身在精确召回和列表整体相关价值上占优。 论文还发现一个 14B 参数的 SID-LLM 生成式模型仍不及比它小 47 倍的稠密编码器。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。