生成式AI技术正以迅猛之势重塑搜索、推荐和广告三大核心领域。近日，一场技术沙龙活动上，快手集中展示了其在生成式框架下的创新实践，覆盖推荐系统、电商搜索及广告出价等关键场景，并邀请学术界与产业界专家共同探讨技术潜力与挑战。
在推荐系统领域，快手的OneRec技术实现了从传统判别式到生成式的范式跃迁。通过端到端生成模型，系统直接输出推荐内容的对应标识，突破了多级判别结构的限制。其最新版本OneRec Think更引入用户行为日志作为新模态，使推荐系统具备推理能力，能够解释用户偏好并生成更具洞察力的结果。目前，该技术已在快手主站、极速版及电商场景落地，显著提升了业务指标。
短视频推荐排序机制方面，快手团队构建了端到端多目标融合框架。该方案以模型化替代人工设计公式，通过Transformer结构捕捉候选内容间的相对关系，并结合动态权重实现多目标平衡。实验数据显示，在快手极速版中，用户停留时长提升约2%，7日留存率提高超3‰，标志着推荐机制从规则驱动向智能自进化的转型。
电商搜索领域，快手推出的OneSearch框架以生成式大模型取代传统“召回—粗排—精排”架构。通过层次量化编码技术，系统为商品生成语义丰富的“智能身份证”，精准提取核心属性并区分细微差异。同时，多视角用户行为建模与偏好感知奖励系统（PARS）的结合，使搜索结果的相关性与个性化体验大幅提升。数据显示，该框架使订单量增长3.22%，成本降低75%，尤其在冷启动和长尾查询场景中表现突出。
广告出价环节，快手引入生成式强化学习技术，提出GAVE与CBD两种范式。GAVE通过价值引导探索机制减少对高质量数据的依赖，而CBD则利用轨迹级对齐优化目标，实现毫秒级推理延迟的稳定在线应用。实验表明，新范式在广告转化与成本控制方面效果显著，为全空间优化提供了可能。
学术界专家对生成式框架的价值给予肯定。中国人民大学教授徐君认为，该技术解决了传统级联架构的错误传递问题，其在大规模商业应用中的实际效果已证明“伪范式”的批评不成立。香港城市大学副教授赵翔宇补充道，生成式范式的根本创新在于将推荐任务从行为预测转向意图理解，大模型的自回归学习能力与世界知识为技术建立了新理论基础。
针对成本与收益的争议，快手商业化算法部负责人蔡庆芃强调，大模型基础建设属于一次性投入，而收益是持续累积的。只要投资回报率为正，技术迭代就值得推进。推荐算法专家王诗瑶则提出，计算成本持续下降而算法回报呈几何级增长，当前应关注如何开发配得上算力的技术，而非过早限制模型规模。
在人才需求方面，专家们普遍认为，未来从业者需兼具算法深度与工程能力。赵翔宇指出，学生应深入理解传统搜推体系与大模型全流程技术，并从真实产业问题中寻找研究方向。徐君提醒，科研价值不应被论文数量绑架，数学与逻辑的严谨性仍是基础。快手货架电商负责人杨一帆从企业角度补充，技术人员需具备业务抽象能力，将实际问题转化为模型优化目标，同时保持对技术历史脉络的认知。
生成式技术正在重新定义搜推广领域的底层逻辑。从具备推理能力的推荐系统到端到端搜索引擎，再到智能广告出价，快手的实践为行业提供了可借鉴的路径。随着技术不断演进，这一领域的创新竞争将持续升级。
