生成式人工智能技術正以前所未有的速度重塑搜索、推薦和廣告三大領域。近日，快手在技術沙龍活動中詳細展示了其將生成式框架應用于推薦系統、電商搜索和廣告出價的實踐成果，引發行業廣泛關注。

在推薦系統領域，快手OneRec項目實現了從傳統判別式到生成式的跨越。該項目分為三個階段：V1版本首次實現端到端生成，V2版本通過Lazy Decoder Only架構提升計算效率，最新Think版本則賦予系統推理能力，能夠解釋用戶偏好并生成更具洞察力的推薦。目前，OneRec已在快手主站、極速版和電商場景落地，顯著提升了業務指標。

短視頻推薦排序機制也迎來重大革新。快手團隊開發的端到端多目標融合框架，通過模型化替代傳統人工設計公式，實現了推薦機制的智能自進化。該框架聚焦候選間比較關系、用戶滿意度定義、模型可解釋性和離在線一致性四大挑戰，構建了系統性解決方案。實驗數據顯示，在快手極速版中，用戶停留時長提升約2%，7日留存率提升超3‰。

電商搜索領域，快手推出的OneSearch框架以生成式大模型取代傳統"召回-粗排-精排"架構。該框架通過關鍵詞增強層次量化編碼、多視角用戶行為建模和偏好感知獎勵系統三大創新，顯著提升了搜索系統的相關性和個性化體驗。數據顯示，OneSearch使訂單量提升3.22%，成本降低75%，在冷啟動和長尾查詢場景中表現尤為突出。

廣告出價環節同樣迎來技術突破。快手提出的生成式強化學習出價范式，融合了GAVE和CBD兩種方法，解決了傳統強化學習在序列信息利用和探索效率上的不足。實驗表明，該范式在提升廣告轉化和成本控制效果的同時，將推理延遲控制在毫秒級，可穩定應用于在線場景。

在圓桌討論環節，來自中國人民大學和香港城市大學的學者與快手技術專家就生成式框架的潛力展開深入探討。學術界認為，生成式范式的根本性創新在于將搜索與推薦從行為預測轉向意圖理解，通過自回歸學習能力和內置世界知識，能夠更精準地解讀用戶復雜行為序列。

工業界專家則從實踐角度指出，雖然生成式框架當前面臨生成效率等挑戰，但快手等公司的商業應用已驗證其價值。與傳統級聯架構相比，生成式框架解決了目標不對齊、誤差累積和資源利用率低等問題，具有顯著優勢。

關于技術投入與收益的平衡，快手商業化算法部負責人表示，大模型基礎建設是一次性成本，而收益是持續累積的，只要投資回報率為正就值得投入。推薦算法專家則強調，計算成本持續下降而算法回報呈幾何級增長，關鍵在于開發配得上算力的好技術。

在人才培養方面，學術界專家建議學生既要掌握傳統搜推體系的核心算法，也要具備大模型工程能力。工業界則更看重業務理解力和快速學習能力，技術人員需要能夠將業務問題抽象為模型問題。

隨著生成式技術在搜推廣領域的深入應用，行業正迎來重大變革。從具備推理能力的推薦系統到智能搜索引擎，再到更為高效的廣告出價機制，這些創新正在重塑數字服務的底層邏輯。快手的實踐為行業提供了寶貴經驗，其后續發展值得持續關注。