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🧪 ICML2026 · 1 篇论文解读

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Can Recommender Systems Teach Themselves? A Recursive Self-Improving Framework with Fidelity Control

RSIR 让序列推荐模型用自身预测能力生成新的合成用户交互序列、再训练一个新模型，并用基于排名的"保真度检查"过滤掉偏离用户偏好流形的样本，防止 self-consuming model collapse；在 4 个数据集 × 3 个主流 backbone 上稳定提升 NDCG/Recall 4–11%，并理论上证明该过程等价于沿用户偏好流形切空间的隐式正则化。