快手AI革新：生成式AI如何重塑搜推广与行业未来图景

生成式人工智能技术正加快向搜索、推荐和广告领域渗透的步伐。近日，某短视频平台组织了一场技术交流活动，深入探讨生成式技术在推荐系统、电商搜索和广告出价三大核心场景中的实际应用，吸引了来自学术界与产业界的众多专业人士参与。

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在推荐系统方面，该平台推出的OneRec实现了从传统判别式到生成式的全面升级。这套系统具备推理与思考能力，已在主站、电商及极速版等多个业务场景落地应用。其演进过程分为三个阶段：V1版本首次实现端到端生成式推荐，突破了传统多级判别结构的限制；V2版本通过优化算力分布，创新性地提出Lazy+Decoder Only架构，大幅提升计算效率；最新的Think版本将用户行为日志视为新模态，使推荐系统能够准确理解用户偏好，生成更具洞察力的内容。

短视频推荐排序框架也取得显著突破。技术人员通过模型化替代传统人工设计融合公式，构建了端到端多目标融合与对比学习机制。该方案以请求为单位组织候选样本，引入位置特征与Transformer结构，有效捕捉候选项间的相互关系。同时提出的"相对优势满意度"和"多维度满意度代理"概念，结合自进化的个性化动态权重调整，实现了多目标间的平衡优化。数据显示，该框架在极速版应用中使用户停留时长提升约2%，7日留存率增长超过3‰。

搜索领域的技术创新同样令人瞩目。该平台推出的OneSearch框架以生成式大模型取代传统"召回-粗排-精排"架构，通过关键词增强层次量化编码为商品生成语义丰富的"智能身份证"，精准提取核心属性。多视角用户行为建模将短期搜索与点击行为显式注入模型，同时隐式融合长期购买偏好，构建具有语义理解能力的用户标识。偏好感知奖励系统结合多阶段监督微调与强化学习，使搜索系统在CTR、CVR和订单量等核心指标上实现显著提升，其中订单量增长3.22%，运营成本降低75%。