深度分析 MO‑DiT+HPPO:結合度量排序與混合政策偏好優化的生成式檢索框架 隨著平台越來越需要同時符合屬性與細緻樣式的檢索,研究提出MO‑DiT+HPPO框架,結合度量排序序列訓練與混合政策偏好優化,在四大屬性領域提升Joint@K指標,且保持樣式純度,顯示生成式檢索的可行性與效能。方法無需重新訓練或外部過濾,即可跨模型應用,降低開發者合規門檻。