京东将生成式推荐应用于六类App场景

京东零售 OxygenREC 团队把“快慢思考”生成式推荐框架落到京东 App 真实流量：慢思考侧由近线 LLM pipeline 综合用户时空上下文、个性化特征与历史行为生成“上下文推理指令”，批量写入 KV 数据库供线上读取，实现零在线 LLM 调用。快思考侧用轻量 Encoder-Decoder 骨干网络在严格延迟约束下生成语义化物品序列。 场景侧把首页、频道流、购物车、搜索等场景与触发物品统一编码为场景指令，配合统一奖励映射服务把 GMV、转化率、合法性、多样性等目标归一化，用 SA-GCPO 替代 GRPO 硬截断做强化学习对齐，做到“一次训练、多场景部署”，并用层次化语义 ID（类别纯度 92.8%）、Q2I 对齐损失与指令引导检索（IGR）提升指令可控性。 在线 A/B 显示：首页场景 GMV 提升 4.52%~8.40%，频道流某场景订单量提升 8.03%，结算路径场景 GMV 提升高达 11.80%。六个核心场景的统一模型全面优于逐场景独立微调基线。