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本文提出在可解释推荐系统中将生成与选择分离,以降低服务成本,使用冻结的候选解释池和一个小型CPU常驻选择器。它对离线池选择器进行基准测试,发现成对学习排序在F1分数上优于单动作强化学习公式,如PPO、GRPO和DPO。