OpenOneRec Technical Report [99.2] OneRecシリーズは、断片化されたレコメンデーションパイプラインをエンドツーエンドの生成フレームワークにうまく統合した。 OneRec Foundation (1.7B と 8B) は、新しい最先端(SOTA)を確立するモデルのファミリであり、RecIF-Benchのすべてのタスクにまたがる結果である。 Amazonベンチマークに移行すると、当社のモデルは10種類のデータセットに対して平均26.8%のRecall@10の改善により、最強のベースラインを越えた。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Dec 2025 10:15:53 GMT)
レコメンデーションをE2E化するモデル「To facilitate reproducibility and scalable research, we open-sourced a full-stack training pipeline—including data processing, co-pretraining, and post-training protocols—and validated the scaling laws of recommendation ca- pabilities. Extensive experiments demonstrate that our OpenOneRec-Foundation models achieve state-of-the-art performance across RecIF-Bench and show exceptional transferability to external domains, proving the efficacy of our unified generative paradigm.」とオープンな取り組み。