用生成式AI重构推荐、搜索与广告，快手在下一盘什么大棋？
智东西
作者 | 陈骏达
编辑 | 云鹏
你是否想过，AI正如何重塑你指尖滑过的每一个内容？智东西10月26日独家披露，生成式AI已全面侵入搜索、推荐与广告核心地带。昨日，快手一场技术沙龙引爆行业关注，首次系统拆解了生成式技术如何重构其推荐生态、电商搜索与广告出价体系。
这场沙龙汇聚快手“搜推广”四大技术负责人与人大、城大学术专家，共同激辩生成式框架的颠覆潜力。快手已将生成式技术深度植入业务血脉：推荐系统OneRec实现判别式到生成式的惊险一跃，具备类人推理能力；短视频排序框架通过端到端多目标融合，让用户体验自进化；搜索端OneSearch用单一模型取代传统三级漏斗，点击率、转化率双双飙升；广告出价引入生成式强化学习，实现毫秒级全空间优化。
圆桌环节，徐君教授与赵翔宇副教授指出，生成式范式正将行业从行为预测推向意图理解的新纪元。徐君直言，“伪范式”批评不攻自破，快手已在真实场景验证价值。赵翔宇补充，大模型凭借自回归学习与内置知识，为复杂行为序列解读提供了新理论基础。
成本争议中，快手算法专家王诗瑶犀利发声：“别用旧尺子丈量新模型！”她算了一笔明账：算力成本持续走低，算法回报却指数级增长，关键不是能否承担算力，而是技术是否配得上投入。商业化负责人蔡庆芃强调，大模型基建属一次性投入，收益却持续累积，只要ROI为正就值得押注。电商搜索负责人杨一帆点破本质：团队需具备长期主义——“聚焦收益撬动，而非成本压缩”。
一、揭秘快手搜推广技术矩阵，生成式方案如何破局？
快手四位技术掌舵人首次同台，亮出生成式技术在搜推广领域的最新战果。
1、OneRec：如何打破推荐系统的智能天花板？
快手推荐算法专家王诗瑶指出，大模型正推动推荐系统从传统判别式迈向生成式范式。快手核心武器OneRec经历三大演进阶段：V1版首创端到端生成推荐，用单一模型直接输出内容token；V2版创新Lazy Decoder Only架构，优化算力分布；最新Think版将用户行为日志视为新模态，赋予系统推理与解释能力。
目前OneRec已覆盖快手主站、极速版与电商场景，带来显著业务增长。王诗瑶透露，团队正探索生成式推荐与大模型的更深融合，向通用智能系统演进。
2、下一代排序框架：端到端如何重塑短视频推荐？
快手短视频推荐负责人徐晓晓揭晓端到端多目标排序框架——近半年打磨的巅峰之作。该框架用模型化替代人工规则，攻克候选比较、满意度定义、可解释性、离在线一致性的四大难题。通过请求级样本组织、位置特征注入，精准捕捉候选间相对关系；创新“相对优势满意度”与动态权重，实现多目标智能平衡。
为提升可解释性，团队引入反事实样本与对比学习；定义“互动效率”指标，消除时长混淆，实现离在线指标统一。落地后，极速版停留时长提升2%，7日留存增长超3‰，标志推荐机制进入自进化时代。
3、OneSearch：如何让电商搜索“一步到位”？
快手电商搜索负责人杨一帆发布业界首个端到端生成式搜索框架OneSearch。该框架用生成式大模型取代传统“召回-粗排-精排”链条，通过三级创新实现突破：关键词增强层次编码为商品生成“智能身份证”；多视角行为建模融合短期意图与长期兴趣；偏好感知奖励系统对齐精排分布，优化排序逻辑。
实战数据显示，OneSearch推动订单量提升3.22%，成本降75%，在冷启动与长尾场景表现尤佳，成为工业级生成式搜索的标杆案例。
4、生成式强化学习：如何重构广告出价策略？
快手商业化负责人蔡庆芃回顾广告出价技术三次演进：从PID控制、MPC预测到强化学习。新一代生成式强化学习出价范式攻克数据依赖与探索效率难题。GAVE方法通过价值引导探索机制优化出价；CBD方法利用扩散模型对齐序列目标。
实验证实，该范式显著提升广告转化与成本控制效果，毫秒级延迟满足在线需求。
二、六专家激辩：生成式是未来风向还是过渡产物？
圆桌对话中，学术界与工业界领袖就生成式框架价值展开交锋。主持人唐睿明抛出核心议题：生成式框架是否为伪范式？能否取代传统架构？
徐君教授反驳“伪范式”论，指出快手已验证其商业价值。生成式框架解决错误传递等痛点，并将搜索与大模型深度绑定。技术生命周期虽缩短，但有用就值得拥抱。
赵翔宇副教授强调，生成式的根本创新在于将任务从行为预测转向意图理解。大模型凭借自回归能力与知识库，为复杂序列解读奠定新基础。工业界现状多元，传统架构在低延迟场景仍具优势，但生成式作为补充前景可期。
王诗瑶认为生成式或是通向未来的桥梁。她畅想对话式推荐场景：用户多轮表达意图，传统规则拼接难以应对，生成式模型可自然理解。类比特斯拉端到端替代手写代码，数据驱动才是王道。
杨一帆从搜索视角出发，称生成式变革值得兴奋。它改变“筛选”逻辑为“生成”，并自然融合推理与知识能力，催生新交互形态。
蔡庆芃指出生成式最大优势是“全空间优化”。传统多阶段模型目标割裂，端到端生成能在完整策略空间寻优，结合强化学习将释放更大潜力。
三、生成式经济账与人才战：工业界如何算赢未来？
成本收益讨论中，王诗瑶呼吁跳出“算力固定”思维。计算成本持续下降，收入潜力巨大，技术团队应聚焦开发配得上算力的算法。杨一帆算清长期账：机器成本降、工程优化升，关键靠创新撬动收益。蔡庆芃称大模型基建属一次性投入，只要ROI为正就值得，蒸馏等技术可平衡成本。
研究方向方面，赵翔宇关注通用词表构建与评估体系；杨一帆探索多模态统一编码与推理能力；蔡庆芃钻研非自回归生成与用户心理预测。
未来1-3年，徐君预言搜推广将融合为“个人信息助手”，实现语用理解；蔡庆芃看好生成式重塑广告全链路，Agent应用实现智能化；王诗瑶畅想“个人助理”主导推荐，视频内容实时生成。
人才培养上，赵翔宇强调算法深度与大模型工程能力并重；徐君重申数学基础与价值导向；杨一帆要求业务抽象力与快速学习力，建议学习技术史把握演进逻辑。
结语：生成式技术重定义搜推广边界
从端到端推荐到智能搜索，再到广告出价革新，生成式技术正重构搜推广底层规则。多位专家共识：生成式并非终点，而是通向更智能系统的起点。快手的探索，将持续牵引行业变革。
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