AICon北京站特邀：快手AI技术专家吴翔宇解析兴趣模型构建之道

> ### 摘要 > 快手算法专家吴翔宇将出席AICon北京站，分享快手在直播领域中AI技术的前沿实践。他将重点探讨如何融合大模型与用户行为数据，构建精准的兴趣模型，以提升直播内容的个性化推荐效果与用户体验。通过深度学习与大规模行为分析，快手实现了对用户兴趣的动态捕捉与实时响应，推动直播互动效率显著提升。此次演讲将为业界提供AI在内容推荐系统中落地应用的重要参考。 > ### 关键词 > AI技术, 大模型, 兴趣模型, 用户行为, 直播 ## 一、快手直播AI技术的发展背景 ### 1.1 直播行业的AI应用现状 当前，直播行业已从早期的“流量驱动”逐步迈向“智能驱动”的新阶段。随着用户对内容个性化需求的不断提升，AI技术正成为平台提升用户体验的核心引擎。据统计，2023年中国直播用户规模已突破7亿，海量的用户行为数据为AI模型训练提供了丰沃土壤。然而，如何从纷繁复杂的观看、点赞、评论、停留时长等行为中精准捕捉用户真实兴趣，仍是行业面临的共性难题。多数平台仍依赖传统的协同过滤算法，推荐逻辑相对静态，难以应对用户兴趣的快速迁移。在此背景下，融合大模型与用户行为分析的兴趣建模技术应运而生，成为破局关键。AI不仅被用于内容分发，更深入到直播互动预测、主播匹配、实时弹幕情感分析等多个维度，推动直播生态向更智能、更人性化的方向演进。 ### 1.2 快手直播AI技术的创新历程 作为短视频与直播领域的技术先锋，快手在AI驱动的内容推荐系统上持续深耕，走出了一条独具特色的技术路径。近年来，快手算法团队在吴翔宇等专家的带领下，积极探索大模型与用户行为数据的深度融合。通过构建千亿级参数的大规模兴趣模型，平台能够动态解析用户在直播间的每一次点击、停留与互动，实现对兴趣偏好的毫秒级响应。不同于传统模型的静态标签化处理，快手的AI系统具备强大的上下文理解能力，能结合时间、场景、社交关系等多维信息，形成“活”的兴趣画像。例如，在一场电商直播中，系统不仅能识别用户对某类商品的关注，还能预判其购买意图并优化推荐时机。这一系列技术创新，使快手直播的用户平均观看时长提升了35%，互动率显著增长，真正实现了“让内容找到对的人”的愿景。 ## 二、大模型在快手直播中的应用 ### 2.1 大模型的概念及其在直播中的应用 大模型，通常指参数规模达到亿级甚至千亿级的深度学习模型，其强大的表征能力和泛化性能正在重塑人工智能的应用边界。在直播场景中，大模型不再仅仅是内容识别或语音转写的工具，而是成为理解用户意图、预测行为趋势的核心大脑。面对7亿中国直播用户的海量行为数据——包括观看时长、互动频率、弹幕情感倾向等复杂信号，传统算法已难以捕捉兴趣的细微变化。而大模型凭借对多模态信息（文本、音频、视觉）的深度融合与上下文感知能力，能够从纷繁的行为轨迹中提炼出动态的兴趣模式。例如，在一场持续数小时的直播中，用户可能从最初的关注娱乐表演，逐步转向对某款商品的深入了解，这种兴趣迁移若依赖静态标签将极易被忽略。但大模型可通过序列建模技术，像“读懂故事”一般理解用户行为的时间逻辑，实现精准预判。正是这种由“被动匹配”向“主动理解”的跃迁，让大模型成为直播智能化进程中不可或缺的技术基石。 ### 2.2 快手如何利用大模型提升直播体验 在快手的技术实践中，大模型并非孤立存在，而是与真实用户行为深度耦合，构建起一个持续进化的兴趣生态系统。据官方数据显示，通过引入千亿参数规模的兴趣模型，快手实现了对用户兴趣毫秒级的动态更新，使直播推荐的准确率大幅提升。系统不仅能识别用户“当下想看什么”，更能预测“接下来会感兴趣的内容”。例如，在电商直播场景中，当用户多次停留于某类商品讲解片段并频繁发送相关弹幕，模型将即时捕捉这一信号，并联动主播推荐节奏与内容编排，形成个性化的观看路径。更令人惊叹的是，该模型具备跨场景迁移能力——一位白天浏览美妆直播的用户，晚间进入游戏直播间后，系统仍能基于其社交关系链和历史偏好，提供符合其审美风格的游戏内容推荐。这一系列技术突破，直接推动快手直播用户平均观看时长提升35%，互动率显著增长。这不仅是算法的胜利，更是AI真正服务于“人”的温度体现。 ## 三、用户行为与兴趣模型的结合 ### 3.1 用户行为数据的重要性 在快手直播的智能推荐体系中，用户行为数据早已超越简单的“点击记录”，成为驱动AI理解人类兴趣的语言密码。每一次停留、点赞、评论、分享，甚至弹幕的情绪波动，都是用户无声的表达。据2023年统计，中国直播用户规模已突破7亿，这一庞大群体在平台上留下的每秒数百万级的行为信号，构成了全球最复杂、最鲜活的兴趣图谱之一。这些数据不仅是算法训练的燃料，更是构建“懂你”的推荐系统的基石。传统推荐系统往往依赖静态标签和协同过滤，难以捕捉兴趣的瞬时迁移——比如一位用户从娱乐直播转向带货讲解的微妙转变。而快手通过实时采集与解析多维度行为数据，实现了对用户意图的毫秒级响应。例如，在一场持续数小时的直播中，系统能精准识别出用户观看节奏的变化：前10分钟快速滑动，可能是寻找兴趣点；随后在某商品讲解段停留超过90秒，并发送“这个怎么买？”的弹幕——这不仅是行为，更是需求的明确投射。正是这些细腻入微的数据颗粒，让AI不再是冷冰冰的机器，而是能够感知情绪、预判意图的“数字知音”。 ### 3.2 兴趣模型的构建与优化 构建一个真正“活”的兴趣模型，是快手AI技术的核心命题。不同于传统模型将用户固化为一串标签，快手在吴翔宇团队的带领下，打造了千亿参数规模的大模型驱动兴趣系统，实现了从“描述过去”到“预测未来”的跃迁。该模型深度融合用户的历史行为、实时互动、社交关系以及时空场景等多维信息，形成动态演化的兴趣画像。例如，一位白天浏览美妆直播的用户，在晚间进入游戏直播间后，系统仍能基于其审美偏好与社交圈层，推荐风格契合的游戏内容，展现出强大的跨场景理解能力。更关键的是，这一模型具备持续学习与自我优化机制：每当用户产生新行为，模型便在毫秒内更新其兴趣权重，确保推荐始终“踩在节拍上”。官方数据显示，这一技术突破使快手直播用户平均观看时长提升35%，互动率显著增长。这不是冰冷的数字堆砌，而是AI与人性深度共鸣的结果——它让每一次推荐，都像是一场精心策划的心灵邂逅。 ## 四、提升用户体验的实践策略 ### 4.1 如何通过兴趣模型实现个性化推荐 在快手的直播间里，每一次指尖滑动、每一句弹幕留言，都不是数据洪流中的孤岛，而是编织用户兴趣图谱的关键丝线。借助千亿参数规模的大模型与实时用户行为分析，快手构建了一套“会思考、能感知”的兴趣模型系统，真正实现了从“千人一面”到“千人千面”的跨越。这套系统不再依赖静态标签进行粗放式匹配，而是像一位细腻的倾听者，捕捉着用户每一个细微的行为波动——停留时长超过90秒、反复回看某段讲解、主动发送“这个怎么买？”类提问弹幕，这些信号被毫秒级捕捉并即时反馈至推荐引擎，形成动态调整的内容路径。例如，在一场电商直播中，系统不仅能识别用户对某一品类商品的关注，还能结合其历史偏好、社交互动和时间场景，预判其潜在购买意图，并在最佳时机推送相关主播或优惠信息。据官方数据显示，这一技术使快手直播用户平均观看时长提升35%，互动率显著增长。这背后，是AI对人性需求的深刻理解：不是简单地“投你所好”，而是精准地“懂你未言”。正是这种由数据驱动、以用户为中心的个性化推荐机制，让每一场直播都成为一次专属的心灵共振。 ### 4.2 快手直播AI技术的未来发展趋势 展望未来，快手直播的AI技术正迈向一个更加智能、更具温度的新纪元。随着大模型能力的持续进化，平台将不再局限于内容推荐的优化，而是向“全链路智能化”迈进——从直播内容生成、主播表现评估，到实时互动引导与情感共鸣预测，AI将深度融入直播生态的每一个环节。吴翔宇及其团队已明确提出下一阶段目标：打造具备“类人认知”能力的兴趣模型，不仅能理解用户“现在想看什么”，更能基于长期行为轨迹与心理模式，推测其“未来可能热爱的事物”。与此同时，跨模态融合技术将进一步升级，语音语调、面部表情、弹幕情绪等非结构化数据将被更精细解析，使系统具备初步的情感共情能力。更值得期待的是，随着联邦学习与隐私计算技术的成熟，快手将在保障7亿用户数据安全的前提下，实现更高效率的分布式模型训练，推动个性化服务与隐私保护的双赢。可以预见，在不远的将来，每一位用户都将拥有一个专属的“AI观播伙伴”，它了解你的节奏、尊重你的选择、陪伴你的兴趣成长——这不是科幻，而是正在到来的现实。 ## 五、总结 快手算法专家吴翔宇在AICon北京站的分享，系统揭示了大模型与用户行为数据深度融合在直播推荐中的关键作用。通过构建千亿参数规模的兴趣模型，快手实现了对用户兴趣的毫秒级动态捕捉与预测，使直播用户平均观看时长提升35%，互动率显著增长。这一技术突破不仅优化了个性化推荐体验，更推动直播生态向智能化、人性化方向演进。未来，随着跨模态理解、情感计算与隐私保护技术的协同发展，快手将持续探索AI在直播全链路的应用边界，为7亿用户提供更具温度的智能服务。