OneRec革新之路：快手科技推荐系统的范式转变

> ### 摘要 > 快手科技通过引入OneRec技术，彻底重构其推荐系统，摒弃传统级联架构，采用大型模型实现端到端推荐，成功将服务成本降低至原来的十分之一。这一范式转变由快手科技副总裁周国睿详细阐述，涵盖OneRecV2的规模化扩展与定制化优化，以及OneRec-Think在生成与理解能力上的统一进展。该技术不仅显著提升系统效率与推荐质量，更为AI原生时代的推荐系统提供了可复制、可推广的方法论，标志着推荐系统进入高效智能新阶段。 > ### 关键词 > OneRec, 推荐系统, 快手科技, 级联架构, 服务成本 ## 一、快手科技推荐系统的架构演变 ### 1.1 OneRec技术概述及其在快手科技的应用背景 在AI原生时代浪潮的推动下，快手科技率先迈出关键一步，推出OneRec技术，重新定义推荐系统的构建逻辑。作为公司核心技术战略的重要组成部分，OneRec并非简单的模型升级，而是一场系统架构的根本性变革。它以端到端的大型模型为核心，打破传统推荐流程中多阶段割裂的桎梏，将用户行为理解、内容表征、排序决策等环节融为一体。这一转变的背后，是快手日均数亿用户产生的海量交互数据与对极致个性化体验的不懈追求。在副总裁周国睿的带领下，团队历经多次迭代，最终实现服务成本降至原有系统的十分之一，不仅大幅提升了系统响应效率，更释放出巨大的算力潜能，为未来生成式推荐和实时智能决策奠定了坚实基础。 ### 1.2 传统级联架构的局限与OneRec的创新突破 长期以来，推荐系统依赖“召回-粗排-精排-重排”的级联架构，虽在工业化场景中行之有效，却也带来了信息损失、误差累积与维护成本高昂等问题。每一层级的独立建模使得上下文感知能力受限，系统难以捕捉用户深层次意图。OneRec的出现，正是对这一陈旧范式的勇敢颠覆。通过摒弃级联结构，采用统一的大型模型进行端到端训练与推理，快手实现了从“分而治之”到“全局优化”的跃迁。这种一体化设计显著增强了模型对复杂用户行为的理解力，同时将原本分散的计算资源高度整合，使服务成本奇迹般降低90%，真正做到了高效与智能的深度融合。 ### 1.3 大型模型在OneRec推荐系统中的关键作用 在OneRec体系中，大型模型不仅是技术核心，更是智能推荐的“大脑”。它承担着对用户兴趣、内容语义与上下文环境的联合建模任务，具备强大的泛化能力与动态适应性。随着OneRecV2的扩展与定制化优化，模型能够在不同业务场景中灵活部署，兼顾性能与精度。更令人瞩目的是OneRec-Think的进展——该模块实现了生成与理解能力的统一，使系统不仅能“看懂”内容，还能“创造”推荐逻辑，迈向真正的认知智能。这些突破不仅巩固了快手在推荐领域的领先地位，也为整个行业提供了可复制的技术路径，预示着一个由大模型驱动的推荐新纪元正在到来。 ## 二、OneRec推荐系统的技术创新与优势 ### 2.1 OneRecV2的扩展性和定制优化策略 在OneRec技术的基础上，快手科技进一步推出OneRecV2，标志着推荐系统从“可用”迈向“智能可扩展”的关键跃迁。面对日均数十亿次内容交互与亿万级用户行为数据的洪流，OneRecV2展现出惊人的扩展能力——其分布式训练架构支持千亿参数模型的高效迭代，推理延迟却控制在毫秒级别，真正实现了“规模不降速、复杂不宕机”。更值得称道的是其高度灵活的定制优化策略：针对直播、短视频、电商等不同业务场景，系统可通过模块化插件动态调整模型结构与特征权重，在保证统一架构的前提下实现精准适配。例如，在电商推荐中引入实时交易意图识别模块，使转化率提升显著；而在娱乐内容分发中，则强化情感语义理解能力，增强用户沉浸感。这种“一核多用、按需定制”的设计理念，不仅大幅降低了运维复杂度，更将资源利用率推向新高，为服务成本降至原有系统的十分之一提供了坚实支撑。 ### 2.2 OneRec-Think的生成与理解统一进展 如果说OneRecV2解决了“如何更快更好地推荐”，那么OneRec-Think则回答了“推荐为何如此聪明”。这一前沿模块首次实现了生成能力与深度理解的有机统一，赋予推荐系统类人的认知逻辑。传统系统只能基于历史行为做被动匹配，而OneRec-Think能够主动“思考”——它不仅能解析用户点击背后的潜在动机，还能生成全新的推荐路径与内容组合，仿佛一位懂你喜好的创作型策展人。例如，当用户浏览一段旅行视频时，系统不仅推荐相似内容，更能自动生成“海岛度假穿搭指南”或“小众目的地清单”等衍生主题，实现从“响应需求”到“激发兴趣”的跨越。这种融合生成式AI与深度理解的能力，正是AI原生时代推荐系统的灵魂所在，也让快手走在了全球智能化推荐的最前沿。 ### 2.3 OneRec技术在行业内的领先地位及影响 快手科技通过OneRec系列技术的持续突破，不仅重塑了自身的推荐引擎，更为整个互联网行业树立了新一代推荐系统的标杆。在全球范围内，尚无其他平台能将大型模型端到端应用于全链路推荐，并实现服务成本降低90%的惊人成效。这一成就让OneRec成为AI驱动下效率革命的典范，吸引了众多科技企业关注与借鉴。更重要的是，快手并未止步于内部优化，而是将其方法论系统化输出，提出了一套可复制、可推广的AI原生推荐框架，涵盖模型设计、工程架构与业务落地全流程。这不仅巩固了其在短视频与社交推荐领域的领导地位，也正在影响电商、新闻、教育等多个依赖个性化分发的行业。可以预见，随着OneRec技术的持续演进，一个更加智能、高效、有温度的推荐生态正加速到来。 ## 三、总结 快手科技通过OneRec技术的全面落地，实现了推荐系统从传统级联架构向AI原生端到端大模型的范式跃迁。在副总裁周国睿的带领下，团队不仅将服务成本降低至原有系统的十分之一，更通过OneRecV2的规模化扩展与定制化优化，支撑起千亿参数模型的高效训练与毫秒级推理。OneRec-Think在生成与理解能力上的统一突破，使系统具备主动“思考”与内容创造的能力，显著提升推荐智能水平。这一系列技术创新不仅巩固了快手在行业内的领先地位，更输出了一套可复制、可推广的AI原生推荐方法论，为全球推荐系统的发展提供了重要参考。