用生成式AI重构推荐、搜索与广告，快手在下一盘什么大棋？

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近年来，生成式AI技术正以前所未有的速度重塑互联网核心业务场景。在搜索、推荐与广告（即“搜推广”）三大关键领域，快手已率先完成从传统判别式架构向生成式范式的全面跃迁。10月26日，快手举办了一场高规格技术沙龙，汇聚内部算法专家与中国人民大学、香港城市大学的学术权威，深入探讨生成式大模型在工业级应用中的突破路径与未来趋势。

在推荐系统方面，快手推出的OneRec框架标志着推荐技术进入智能新阶段。该体系历经V1端到端生成、V2 Lazy Decoder Only架构优化，发展至最新的OneRec Think版本，首次将用户行为日志视为一种新型输入模态，并与语言模型对齐，赋予系统推理与解释能力。这一演进不仅提升了排序精准度，更实现了主站、电商及极速版等多场景的规模化落地，推动用户体验持续升级。

短视频推荐机制也迎来结构性革新。快手构建了基于Transformer的端到端多目标融合排序框架，摒弃传统人工规则设计，通过动态权重平衡点击率、观看时长、留存率等多个指标。该方案引入反事实对比学习增强可解释性，并定义“互动效率”统一离线与线上评估标准。实际数据显示，在快手极速版中，用户停留时长提升约2%，7日留存增长超3‰，验证了智能自进化推荐系统的巨大潜力。

搜索环节的变革更为彻底。快手发布业界首个电商端到端生成式搜索系统OneSearch，彻底重构传统“召回—粗排—精排”的级联流程。其核心技术包括五层层次化语义编码，为商品打造高辨识度的“智能身份证”；多视角用户行为建模，融合短期意图与长期偏好；以及基于强化学习的偏好感知奖励系统（PARS），实现细粒度排序优化。上线后，订单量提升3.22%，成本降低75%，尤其在冷启动和长尾查询中表现优异，展现出强大的泛化能力。

广告出价领域同样迎来范式升级。快手商业化团队提出生成式强化学习新范式，结合GAVE（价值引导探索）与CBD（扩散补全对齐）方法，解决传统RL在数据依赖与探索效率上的瓶颈。该系统支持毫秒级响应，实现全空间联合优化，打破以往各模块目标割裂的局面。相比早期PID控制和MPC预测模型，新一代自动出价机制显著提升转化效果，标志着广告决策从局部优化迈向全局智能化。

围绕“生成式是否是伪范式”的争议，多位专家展开激烈辩论。人大徐君教授指出，质疑声源于认知滞后，而快手已在真实商业环境中验证其有效性。港城大赵翔宇副教授强调，大模型凭借自回归能力和内置知识库，能深度理解复杂行为序列，推动搜推广从“行为预测”转向“意图理解”。工业界代表则普遍认为，尽管迁移成本存在，但生成式带来的收益远超投入，尤其在ROI可持续累积的前提下，基础建设的一次性投入完全值得。

关于技术经济账的讨论尤为深刻。快手算法专家王诗瑶提出：“不能用昨天的尺子衡量今天的模型。”她呼吁技术人跳出算力焦虑，转而思考如何开发配得上强大算力的创新算法。杨一帆强调，机器成本会随时间下降，真正的竞争力在于通过技术创新撬动新增长曲线。蔡庆芃补充，模型蒸馏等手段可在不牺牲性能的前提下降低成本，确保长期可持续发展。

展望未来，专家们一致认为，搜推广边界将逐渐模糊，最终融合为“个人信息助手”。徐君预测系统将从语义匹配进化到语用理解，真正读懂用户动机；蔡庆芃畅想Agent驱动的全链路广告自动化；王诗瑶描绘了一个由AI个人助理主导的世界——视频可实时生成，推荐更具个性化与主动性。

人才培养方面，学界与产业界达成共识：理想人才需兼具纵向算法深度与横向工程能力。既要掌握协同过滤、强化学习等经典方法，也要熟悉大模型微调、Prompt设计等前沿技能。同时，理解技术演进脉络、具备业务抽象能力与持续学习热情，将成为下一代AI工程师的核心竞争力。

这场技术对话揭示了一个清晰的趋势：生成式AI不再是实验室里的概念，而是正在重构互联网底层逻辑的生产力引擎。从推荐到搜索再到广告，一场由大模型驱动的系统性变革已然开启。随着技术不断成熟，谁能在这一轮范式转移中抢占先机，谁就将在未来的智能生态中占据主导地位。

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