5. 难点及热点研究¶
面向真实业务，模型能力之外还需处理数据偏差、冷启动与范式演进等关键问题。本章围绕三类方向展开：偏差消除关注选择、曝光与位置等偏差的识别与校正（如 IPS 与位置感知建模），提升训练与评测的一致性；冷启动通过引入内容/结构化信息与迁移学习，改善新用户与新物品的可用性；生成式推荐探索从“检索+排序”向“理解+生成”的路径与工程折中。
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面向真实业务，模型能力之外还需处理数据偏差、冷启动与范式演进等关键问题。本章围绕三类方向展开：偏差消除关注选择、曝光与位置等偏差的识别与校正（如 IPS 与位置感知建模），提升训练与评测的一致性；冷启动通过引入内容/结构化信息与迁移学习，改善新用户与新物品的可用性；生成式推荐探索从“检索+排序”向“理解+生成”的路径与工程折中。