Recommendation System 2026.11.02 12 분 소요 [Generative Recommendation] (8) TokenRec (1): 협업 신호를 LLM 토큰으로 바꾸는 MQ-Tokenizer
Recommendation System 2026.10.31 12 분 소요 [Generative Recommendation] (6) DSI에서 TIGER까지: 다음 아이템의 ID를 생성하는 모델
Recommendation System 2026.10.30 11 분 소요 [Generative Recommendation] (5) 좋은 Semantic ID의 조건: 무엇을 양자화하고, 얼마나 길게 만들고, 어떻게 평가할까
Recommendation System 2026.10.29 9 분 소요 [Generative Recommendation] (4) RQ-VAE와 Semantic ID: 잔차를 여러 단계로 양자화해 계층적인 아이템 코드 만들기
Recommendation System 2026.10.28 12 분 소요 [Generative Recommendation] (3) 벡터 양자화와 VQ-VAE: 코드북 학습, Straight-Through Estimator, 그리고 코드북 붕괴
Recommendation System 2026.10.27 9 분 소요 [Generative Recommendation] (2) 추천 시스템 속 오토인코더: AutoRec, Mult-VAE, 그리고 이산 표현이 필요한 이유
Recommendation System 2026.10.26 7 분 소요 [Generative Recommendation] (1) 왜 생성형 추천인가: 점수를 매기던 추천에서 아이템을 생성하는 추천으로
Machine Learning 2026.03.18 5 분 소요 [Machine Learning] VAE : Encoder, Auto Encoder 그리고 Variational Auto Encoder
Recommendation System 2026.03.05 3 분 소요 [논문 리뷰] Vectorizing the Trie: Efficient Constrained Decoding for LLM-based Generative Retrieval on Accelerators 논문 링크: Vectorizing the Trie: Efficient Constrained Decoding for LLM-based Generative Retrieval on Accelerators