随着互联网的蓬勃发展，信息爆炸已成为常态。面对海量的内容，用户常常感到无所适从。推荐系统应运而生，它像一位贴心的向导，帮助用户在浩瀚的信息海洋中找到真正感兴趣的内容。从电商平台的商品推荐到视频应用的个性化内容推送，推荐系统已经深刻地影响着我们的生活方式和信息获取方式。近年来，人工智能技术的突飞猛进为推荐系统的发展注入了强大的动力，使得个性化推荐的精度和效率得到了显著提升。快手作为国内领先的短视频平台，始终走在技术创新的前沿，致力于通过技术升级，持续优化用户体验。其在推荐技术领域的最新突破——端到端生成式推荐系统OneRec，不仅在效果和成本上实现了双重突破，更预示着智能推荐的未来走向，为整个行业的发展指明了方向。
传统的推荐系统，如快手在2025年3月15日之前的系统，通常采用一种被称为“召回-粗排-精排”的三阶段级联框架。这种架构就像一个逐级筛选的过程：首先，召回阶段从海量的内容库中筛选出用户可能感兴趣的候选集；然后，粗排阶段对候选集进行初步排序，剔除相关性较低的内容；最后，精排阶段则利用更复杂的模型对排序结果进行精细调整，最终呈现给用户。然而，这种分阶段的架构存在着固有的局限性。每一个阶段的模型都是独立优化的，难以充分挖掘用户与内容之间的深层关联，限制了整体的优化能力。例如，粗排阶段可能会过滤掉一些潜在的优秀内容，导致精排阶段无法发挥其应有的作用。此外，这种架构也增加了系统的复杂度和维护成本。
快手推出的OneRec系统，彻底颠覆了传统的推荐模式。它采用大模型技术，实现了端到端的生成式推荐。这意味着系统不再需要分别优化每个阶段的模型，而是将整个推荐流程视为一个整体进行优化。OneRec就像一个“一站式”的推荐引擎，能够直接生成用户可能感兴趣的内容序列，而无需经过繁琐的中间步骤。这种端到端的设计，极大地提升了推荐的准确性和个性化程度。试想一下，未来，你打开快手App，OneRec系统能够基于你过去的行为、兴趣以及实时上下文，直接为你生成一个高度个性化的视频列表，无需你费力搜索和筛选，真正实现了“千人千面”的推荐体验。OneRec的核心优势在于其对大模型技术的深度应用。通过利用先进的大模型技术，快手全面重塑了传统推荐架构，实现了效果与成本的双重突破。
除了架构上的创新，快手还特别关注偏好对齐问题。在推荐系统中，如何准确地学习用户的偏好至关重要。在自然语言处理（NLP）领域，人工标注是一种常见的做法，可以通过人工对数据进行标注，从而训练模型更好地理解用户的意图。然而，在推荐系统中，为每个用户请求进行人工标注是不现实的。为了解决这个问题，快手提出了迭代偏好对齐（IPA）方法。根据2025年3月26日知乎专栏文章的详细阐述，该方法优于其他直接偏好优化（DPO）方法，能够更有效地学习用户的偏好，从而提升推荐的质量。IPA就像一个智能的“翻译器”，能够将用户的隐式反馈转化为模型能够理解的信息，从而更好地满足用户的需求。快手的QARM（量化对齐多模态推荐）模型的研发便是对多模态推荐的积极探索，运用 Item 对齐与量化编码机制，使多模态表征更能贴合推荐场景中User-Item的真实交互。这意味着推荐系统可以结合视频、文字、音频等多种信息，更全面地了解用户对不同类型内容的偏好，从而提供更加多样化和个性化的推荐。
快手大模型团队的集体亮相，也展示了其在内容生产、理解和推荐等多个层面构建大模型矩阵的决心，旨在用AI重塑内容与商业生态。值得一提的是，快手还成功落地了业界首个万亿参数推荐精排模型，这充分体现了其在推荐算法和工程架构方面的强大实力。OneRec的上线和应用也取得了显著的效果。据了解，OneRec已在快手App和极速版中全面上线，承接了约25%的QPS（每秒请求数量），用户停留时长和生命周期显著增长。快手还在工业数据与智能算法驱动下的生产调度优化、实时特征平台架构设计与实践等领域进行了深入研究，为推荐系统的持续优化提供了有力支持。
综上所述，快手通过推出OneRec，成功地将大模型技术应用于推荐系统，实现了端到端生成式推荐的突破。这一创新不仅提升了推荐的准确性和个性化程度，也降低了推荐的成本，为用户带来了更好的体验。随着OneRec的不断完善和应用，快手有望在智能推荐领域取得更大的成就，并引领行业发展的新方向。快手在AI领域的持续投入和技术创新，也预示着其在未来的竞争中将占据更加有利的地位。未来，个性化推荐将更加智能、高效，为用户带来更加便捷和愉悦的体验。而快手的OneRec系统，无疑是推动这一未来加速到来的重要力量。
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