在人工智能技术持续突破的当下，推荐系统正经历从传统模式向智能化转型的关键阶段。10月25日，快手以“生成式推荐系统新范式”为主题举办技术沙龙，吸引数百名行业工程师线下参与，同步开启的线上直播覆盖更广泛的技术群体。这场活动不仅展示了快手在AI领域的最新成果，更成为观察推荐系统技术演进的重要窗口。
作为短视频行业推荐算法的先行者，快手早在2014年便通过自研YCNN深度推理引擎和DNN推荐系统，将内容分发从时间排序升级为兴趣匹配。经过十年技术沉淀，其推荐体系已形成覆盖内容生产、分发、商业化全链条的智能矩阵。2024年推出的可灵AI仅是战略布局的冰山一角，目前快手已构建包含OneRec端到端推荐系统、OneSearch电商搜索框架、G4RL广告出价范式等在内的完整技术生态。
技术突破的背后是持续的范式革新。快手资深算法专家王诗瑶在沙龙上透露，2025年全量上线的OneRec系统实现行业首个工业级端到端推荐解决方案，将传统多阶段筛选模式转化为大模型直接生成结果。这种变革不仅解决了计算碎片化问题，更通过统一优化目标提升了推荐效率。据介绍，该系统已应用于短视频推荐、电商搜索等多个核心场景，日均服务用户超亿级。
在短视频推荐领域，技术团队正探索多目标融合的新路径。推荐算法负责人徐晓晓首次披露了快手端到端排序框架的落地细节，通过创新性设计解决了用户体验与商业目标的平衡难题。数据显示，新框架上线后用户观看时长提升12%，互动率增长8%，同时广告转化效率保持稳定。
电商搜索场景的技术突破同样引人注目。货架电商算法负责人杨一帆展示的OneSearch框架，通过生成式技术重构了传统级联架构。该系统突破冷启动瓶颈，将商品描述准确率提升至92%，相关搜索召回率提高35%。目前已在快手电商多个业务线部署，日均处理搜索请求数千万次。
广告出价体系的智能化升级成为另一焦点。商业化算法负责人蔡庆芃介绍的G4RL范式，将强化学习与生成式技术深度融合，使广告投放ROI提升5.8%。针对数据质量依赖问题，团队研发的GAVE算法可自动生成高质量训练样本，而CBD算法则解决了优化目标对齐难题。这些技术突破推动快手广告收入在2025年实现3%以上的增长。
圆桌讨论环节，来自学界与业界的专家围绕技术伦理、人才培育等议题展开深度对话。中国人民大学徐君教授指出，生成式AI在提升效率的同时，需建立更完善的效果评估体系。香港城市大学赵翔宇副教授则强调，跨学科人才培养将成为下一代推荐系统发展的关键。快手排序模型负责人唐睿明透露，公司正构建“技术+业务+伦理”的三维培养体系，为行业输送复合型人才。
这场技术盛宴不仅展示了快手的AI实力，更勾勒出推荐系统的未来图景。随着生成式技术与经典算法的深度融合，一个更智能、更人性化的内容分发时代正在到来。正如多位专家所言，这场变革需要技术突破与伦理建设的同步推进，方能实现真正的价值创造。
