WhisperRec：面向高效基础推荐模型的隐式推理方法

WhisperRec提出一种隐式推理框架，针对基础推荐模型。它将教师生成的显式Chain-of-Thought推理过程压缩成可学习的隐式推理标记，采用Latent-Reason-then-Answer范式，在隐空间完成推理而无需生成冗长的推理文本。通过多视角自适应CoT构建多样化监督，三阶段隐式推理对齐将推理内化到模型隐表示，再通过课程式后训练激活推荐能力。实验在工业级快手数据集上进行，验证了效率提升。

此前基于LLM的推荐模型依赖显式CoT模板，推理时需逐词生成冗长推理，带来高延迟且难以适配多样用户兴趣。WhisperRec将推理压缩到隐空间，避免了生成瓶颈，并自适应调整推理复杂度，实现更高效且灵活的推荐推理。

框架包括三步：①多视角自适应CoT从不同角度为用户兴趣生成多样化且适配实例复杂度的CoT；②三阶段隐式推理对齐逐步将教师CoT内化为隐层表示；③课程式后训练在保持基础推荐能力的同时激活隐标记推理，最终模型推荐时仅需少量前向传播。

显著降低推荐系统的推理延迟（因避免自回归生成），适合实时或交互式推荐场景；减少计算资源消耗，尤其在用户规模大、请求量高的工业环境中可降低运营成本；同时保持推荐质量。

• 将WhisperRec集成到短视频、电商等平台的推荐引擎中，替代现有显式CoT模块以降低推理延迟。
• 作为高效推理插件，适配低算力边缘设备或端侧推荐，实现轻量级个性化推荐。
• 利用其自适应推理能力，对复杂用户兴趣（如跨场景偏好）进行精准建模，提升长尾内容推荐效果。

• 实际推理延迟降低的具体数值（与显式CoT基线对比）未被证据披露。
• 该方法在非快手工业数据或公开推荐基准上的泛化能力未知。
• 隐式推理的可解释性是否完全丢失，是否影响调试和异常排查。
• 训练阶段对教师模型质量和CoT多样性的依赖程度未明确。