生成式人工智能技术正以前所未有的速度重塑搜索、推荐和广告三大领域。近日，快手在技术沙龙活动中详细展示了其将生成式框架应用于推荐系统、电商搜索和广告出价的实践成果，引发行业广泛关注。
在推荐系统领域，快手OneRec项目实现了从传统判别式到生成式的跨越。该项目分为三个阶段：V1版本首次实现端到端生成，V2版本通过Lazy Decoder Only架构提升计算效率，最新Think版本则赋予系统推理能力，能够解释用户偏好并生成更具洞察力的推荐。目前，OneRec已在快手主站、极速版和电商场景落地，显著提升了业务指标。
短视频推荐排序机制也迎来重大革新。快手团队开发的端到端多目标融合框架，通过模型化替代传统人工设计公式，实现了推荐机制的智能自进化。该框架聚焦候选间比较关系、用户满意度定义、模型可解释性和离在线一致性四大挑战，构建了系统性解决方案。实验数据显示，在快手极速版中，用户停留时长提升约2%，7日留存率提升超3‰。
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。该框架通过关键词增强层次量化编码、多视角用户行为建模和偏好感知奖励系统三大创新，显著提升了搜索系统的相关性和个性化体验。数据显示，OneSearch使订单量提升3.22%，成本降低75%，在冷启动和长尾查询场景中表现尤为突出。
广告出价环节同样迎来技术突破。快手提出的生成式强化学习出价范式，融合了GAVE和CBD两种方法，解决了传统强化学习在序列信息利用和探索效率上的不足。实验表明，该范式在提升广告转化和成本控制效果的同时，将推理延迟控制在毫秒级，可稳定应用于在线场景。
在圆桌讨论环节，来自中国人民大学和香港城市大学的学者与快手技术专家就生成式框架的潜力展开深入探讨。学术界认为，生成式范式的根本性创新在于将搜索与推荐从行为预测转向意图理解，通过自回归学习能力和内置世界知识，能够更精准地解读用户复杂行为序列。
工业界专家则从实践角度指出，虽然生成式框架当前面临生成效率等挑战，但快手等公司的商业应用已验证其价值。与传统级联架构相比，生成式框架解决了目标不对齐、误差累积和资源利用率低等问题，具有显著优势。
关于技术投入与收益的平衡，快手商业化算法部负责人表示，大模型基础建设是一次性成本，而收益是持续累积的，只要投资回报率为正就值得投入。推荐算法专家则强调，计算成本持续下降而算法回报呈几何级增长，关键在于开发配得上算力的好技术。
在人才培养方面，学术界专家建议学生既要掌握传统搜推体系的核心算法，也要具备大模型工程能力。工业界则更看重业务理解力和快速学习能力，技术人员需要能够将业务问题抽象为模型问题。
随着生成式技术在搜推广领域的深入应用，行业正迎来重大变革。从具备推理能力的推荐系统到智能搜索引擎，再到更为高效的广告出价机制，这些创新正在重塑数字服务的底层逻辑。快手的实践为行业提供了宝贵经验，其后续发展值得持续关注。
