10月25号那天，快手搞了个技术沙龙，来了不少大佬。有他们家负责推荐、搜索、广告的四个人，还有中国人民大学徐君教授、香港城市大学赵翔宇副教授。说白了，...
2025-11-01 0
开技术沙龙，生成式AI改搜推广，快手在下一盘什么大棋？
十大品牌
2025年11月01日 12:16 0
admin
10月25号那天，快手搞了个技术沙龙，来了不少大佬。
有他们家负责推荐、搜索、广告的四个人，还有中国人民大学徐君教授、香港城市大学赵翔宇副教授。
说白了，就是聊生成式AI咋在这三块业务上用，还拿出了不少真真切切的案例。
以前总听人说生成式AI厉害，但具体到搜推广上咋落地，我还真没太搞懂，这次快手算把实底透了些。
本来想先聊大家吵的话题，但后来发现得先说说他们家那几个技术到底咋回事，不然听后面争论也摸不着头脑。
就说推荐系统吧，他们搞了个叫OneRec的东西，不是一下子就这么牛的，分了三回升级。
第一版的时候，就敢不用以前那种“先筛再排”的老办法，直接用一个模型生成要推荐的内容。
这在以前想都不敢想，以前推荐跟拆零件似的，一步一步来，现在直接“一步到位”。
到第二版，又琢磨着算力分配不均的问题，搞了个新架构，还加了强化学习，算得更快了。
最新的版本更狠，把用户的行为记录当新数据，跟语言模型对齐，现在推荐系统居然能“思考”了不是说真能像人一样想，是能解释为啥给你推这个，比如你之前买过鞋，它能知道你可能还想要袜子，而不是瞎推。
现在这东西已经用在快手主站、极速版还有电商上了，用户停留时长确实往上提了点，7日留存也涨了些，这数据总不能造假吧？
聊完推荐，咱再说说搜索。
快手电商搞了个OneSearch，也是用生成式AI，把以前“召回-粗排-精排”那一套给换了。
以前在电商搜东西，总遇到标题堆一堆关键词，不知道哪个是真的好，现在它给商品弄了个“智能身份证”，能分清细微差别。
而且还能记着你短期搜了啥、长期买了啥，比如你今天搜“卫衣”，但以前总买运动款，它就不会给你推通勤款。
这么一改，订单涨了些，花钱还少了很多，冷启动的商品也能更快被看到，这对小商家来说其实挺友好的。
广告这块也没落下，以前出价跟蒙题似的，现在用了生成式强化学习，分了三回升级。
从最早的反馈调节，到后来的预测，再到现在的多步优化。
有两个方法挺有意思，一个叫GAVE，不用那么多高质量数据也能弄；另一个叫CBD，能对齐优化目标。
现在广告转化好了些，算得还快，延迟就毫秒级，不耽误投放。
广告要是能精准点，用户不烦，商家也省钱，这是双赢的事。
快手玩生成式AI，
推荐能“思考”，搜索下单更快
其实不管是推荐、搜索还是广告，快手这次都没玩虚的，全是落地能用的东西。
我觉得最关键的是，它没把生成式AI当噱头，而是真的解决了以前的麻烦比如推荐瞎推、搜索找不着、广告浪费钱。
以前总听互联网公司说“技术驱动”，但好多时候都是说说，这次快手拿出来的案例，倒真有点那意思。
就拿短视频推荐来说，他们弄了个端到端多目标排序框架，不用人手动写公式，让模型自己优化。
在极速版落地后，停留时长和留存都涨了，这说明用户是买账的，不是技术人员自嗨。
不过技术一出来，争议肯定少不了。
这次沙龙上就有人问，生成式AI是不是“伪范式”？说白了就是是不是假的技术，没啥用。
本来想觉得这问题有点抬杠，但后来听专家们聊，才发现这里面有门道。
中国人民大学的徐君教授直接说了，这说法不对。
因为快手已经在真实场景里验证了，比如电商订单涨了，推荐更准了，这些都是实打实的效果。
香港城市大学的赵翔宇老师也补了一句，说以前搜推广都是猜用户行为，现在能懂用户到底要啥，这是根本上的改变。
大模型本身就懂不少东西，还能学用户的行为序列，这基础比以前牢多了。
我觉得这话在理，就像以前你跟人说话，人家只听你说的词，现在能懂你话里的意思，能一样吗？
快手的王诗瑶也说了，不能用老眼光看新模型。
她还举了特斯拉的例子，说特斯拉用端到端模型替代了好多代码，这就是趋势。
我以前也想过，会不会以后推荐能跟人聊天似的，你说“想要件保暖又不贵的外套”，它能直接给你挑，而不是让你自己翻半天，现在看，这步子可能真在往这走。
王诗瑶还说，要是以后遇到用户多轮说需求，还可能矛盾，传统系统靠拼规则根本不行，生成式模型才是出路。
我琢磨着，这跟咱们平时买东西一样，你跟店员说半天需求，人家得理解透了才好推荐，机器要是能做到这点，确实方便。
吵翻了！生成式是伪技术吗？花钱值不值？
除了是不是伪技术，还有人问，搞这技术花钱多，值不值？王诗瑶说“不能用昨天的尺子量今天的模型”，意思就是现在算力越来越便宜，而技术带来的收益是涨得很快的，关键不是花不花得起，是技术能不能配得上算力。
我以前也担心过，小公司会不会玩不起这技术，但听快手的人说，其实账能算明白。
蔡庆芃说，基础建设是一次性花钱，后面收益是一直有的，只要不赔钱，就值得弄。
杨一帆还补了句实在的，说别总想着省钱，得想怎么用技术拉来新收益，机器成本会降，算法收益会涨，长期看肯定划算。
我觉得这话对好多公司都有用，现在不少公司怕花钱，不敢试新技术，但有时候你不试，就被别人超了。
就像快手现在这么搞，电商订单涨了，用户也更愿意用，这就是实实在在的好处。
而且他们还能用模型蒸馏，把大模型弄小，既不影响效果，又能省点钱，这操作也挺聪明的，不是一味地砸钱。
聊完这些争议，专家们还说了说未来一两年的事。
徐君说以后搜索、推荐、广告可能不分家了，变成“个人信息助手”，你不用再分别搜和刷，它直接给你想要的。
蔡庆芃还说，以后广告可能全自动化，从做素材到投钱，都不用人怎么管。
王诗瑶更敢想，说以后视频可能是实时生成的，你想看啥样的，就给你生成啥样的。
这些畅想听着挺玄乎，但想想几年前咱们也没想到推荐能这么准，说不定真能实现。
至于人才，赵翔宇说现在学生得又懂老技术，比如协同过滤、强化学习，又会玩大模型，比如微调、prompt设计，不能只会一点。
徐君还说基础得牢，数学逻辑得好，要么搞理论，要么解决实际问题，别光为了发论文。
杨一帆从企业角度说，得能把业务问题变成模型问题，还得愿意学，毕竟技术变得快。
现在找工作难，要是能有这些本事，找个好工作肯定容易些，而且跟着技术趋势走，也不容易被淘汰。
总的来说，快手这次的技术沙龙没白开，把生成式AI在搜推广上的用法、争议、未来都说透了。
以前总觉得生成式AI离我们挺远，现在才发现，它已经在帮我们更好地刷视频、买东西、看广告了。
虽然还有些问题没解决，比如生成效率啥的，但方向肯定是对的。
以后搜推广会变成啥样，快手这些先行者的动作，值得多看看。
毕竟能真正解决问题、带来好处的技术，才会走得远。
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