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    第一个环节是基于用户行为和广告反馈的意图捕获，该环节应用上会采用Prompt Engineering（提示工程）、SFT（Supervised Fine-Tuning，有监督参数精调）、 DPO （Direct Perference Optimization，直接偏好优化）等技术，在混元大模型基座基础上精调广告生成式召回LLM
  • 综述：大模型时代下的生成式搜索和推荐 - 知乎
    在训练之后，生成式模型可以接受查询 用户并预测文档 物品的标识符，而文档 物品的标识符又可以映射到文档或物品，完成搜索或推荐过程。 尽管整个生成式搜索和推荐的过程看似简单，但要实现有效的生成式搜索与推荐并不容易。 在上述四个步骤中，有许多细节需要仔细考虑和权衡。 在第4节和第5节中，将对生成式搜索和生成式推荐的方法进行总结，重点突出这些方法在统一框架中各自关注的关键环节和核心问题。
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    这场技术沙龙集齐了快手在推荐、搜索、广告三大领域（简称“搜推广”）的四位负责人，以及来自中国人民大学、香港城市大学的学术专家，共同探讨生成式框架在搜推广领域的潜力。 快手已经将生成式技术全面运用于搜推广系统。 推荐系统方面，快手的OneRec实现了从传统判别式到生成式的全面跃迁，具备推理与思考能力，已在主站、电商、极速版等场景落地；短视频推荐排序框架通过端到端多目标融合与对比学习，实现了用户体验的智能自进化。 搜索领域的OneSearch以生成式大模型取代“召回—粗排—精排”架构，显著提升CTR、CVR和订单量；广告出价环节则引入生成式强化学习，通过GAVE与CBD范式实现高效、低延迟、全空间优化的自动出价。
  • 搜推广 × 大模型 全景综述 2023–2026
    论文全称 How Well Does Generative Recommendation Generalize?
  • 破解集合价值建模与实时推理难题：生成式召回大模型的工业 . . .
    自2024年以来，生成式召回大模型在阿里妈妈搜索广告场景中持续推进，形成GFlowGR、NEZHA和VALUE三大技术方向，实现体系化布局。 多期模型迭代已全面落地应用，显著提升搜索相关性与广告效果，累计推动大盘营收增长8%。
  • 旺知识：2025年搜推广多模态大模型表征和创意生成技术 . . .
    在当前以大模型为核心驱动力的 AI 时代，搜索、广告与推荐（统称为“搜推广”）领域正经历着从“以 ID 标签特征为中心”向“以内容语义为中心”的范式跃迁。 传统的推荐系统长期依赖于稀疏的 ID 特征（如 User ID、Item ID），这种模式虽然在处理大规模点击率预测任务中具有极高的计算效率，但随着业务深入，其在冷启动、长尾内容分发以及跨领域迁移方面的局限性日益凸显。 多模态表征技术通过对图像、文本、音频等非结构化数据的深度挖掘，为理解用户真实意图和内容深度语义提供了关键技术路径，突破了受限于原有ID标签类特征的搜推广系统效果天花板，促成了创意生成技术的成熟落地，驱动互联网服务场景用户体验和商业价值显著提升。
  • 快手技术沙龙举办：生成式推荐系统如何重构搜推广？ - CSDN
    快手技术沙龙聚焦生成式AI在推荐系统的应用，推出端到端大模型系统OneRec等创新产品。 作为短视频推荐算法先驱，快手分享了大模型与经典推荐逻辑融合的实践经验，覆盖电商搜索、广告出价等领域。
  • 大模型时代下的搜广推系统实践｜AICon 前瞻 - InfoQ
    京东算法总监张泽华 将在 《京东广告大模型技术探索与新型模型体系建设实践》 中，系统回顾京东广告团队过去一年的探索与迭代，涵盖垂域模型、智能体、知识工程与算法工程的协同演进，分享如何通过大模型实现广告投放智能化与效能提升。
  • 人工智能生成广告：机遇、挑战与对策_腾讯新闻
    为化解人工智能生成广告引发的信息操控、隐私泄露等用户信任危机，企业与平台应坚持用户知情同意和数据最小化原则，采用匿名化、加密存储等
  • 搜广推技术发展时间线 - TAAC 2026 Docs
    生成式推荐（2023–2026） 生成式推荐将推荐任务从"检索+排序"转变为"序列生成"，利用 LLM 的自回归能力预测下一个物品。 关键思路 语义 ID：用有语义含义的 token 序列代替传统物品 ID（如 IDGenRec），让模型理解物品本质 RAG 架构：轻量召回 + LLM 精排，兼顾效率与质量（LlamaRec、PALR） 多模态生成





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