近日，一场聚焦生成式推荐技术前沿探索的技术沙龙在北京成功举办。本次活动以“快手生成式推荐技术的体系化演进——统一基座、池化预估与场景实践”为核心议题，深入探讨了OneReason、Pool-Rec、OneSearch V2、GR4AD等关键技术实践，全面展示了快手在生成式推荐领域的最新突破。
活动期间，“快手探索者LLM-Rec挑战赛”正式拉开帷幕。该赛事由快手与ACM SIGIR 2026联合发起，旨在推动大模型与推荐系统的深度融合。赛事面向全球全日制在校学生开放，不设国籍、院校及专业限制，鼓励参赛者将推荐模型与大语言模型的优势有机结合，探索推荐系统向更高阶智能演进的可能性。
快手基础大模型与应用部、推荐模型部负责人李晗在发布仪式上表示，赛事将通过开放真实业务场景和前沿技术课题，为青年技术人才提供实践平台，让更多创新想法从论文走向落地验证。他强调，推荐系统的智能化升级需要全球青年技术力量的共同参与。
在技术分享环节，快手推荐模型部生成与排序模型负责人唐睿明详细介绍了OneReason技术的创新路径。针对传统推荐模型“重结果、轻推理”的局限，团队构建了面向推荐任务的CoT数据体系，通过引入推理数据飞轮机制，在强化学习阶段实现多轮迭代优化，使模型具备真实场景下的推理能力。这项突破标志着生成式推荐技术从参数规模扩张（Scaling）迈向推理能力构建（Reasoning）的新阶段。
针对生成式模型对算力需求的指数级增长，快手计算引擎架构负责人柳嘉强展示了Pool-Rec系统的解决方案。该系统通过异构算力池化技术，实现跨可用区资源的统一调度与弹性供给，将模型算力利用率（MFU）提升至行业领先水平。目前，Pool-Rec已成功支撑OneRec系列模型的工业级部署，为推荐系统的持续进化提供了高性能基础设施保障。
在电商场景应用方面，快手货架电商推荐与搜索负责人杨一帆系统梳理了生成式搜推技术的演进轨迹。从最初的候选生成到如今的决策生成，技术团队通过强化语义理解能力，有效解决了用户需求模糊性、多样性等难题。特别是在兴趣编排、搜推融合等方向的技术突破，为复杂商业场景的智能匹配提供了新范式。
商业化实践层面，快手商业化直播模型与内循环召回负责人吴文金介绍了GR4AD方案。该方案基于decoder-only架构，通过多模态语义增强、懒惰自回归训练等技术创新，实现了广告内容与用户兴趣的精准对齐。目前，GR4AD已在快手广告平台全面落地，显著提升了商业转化效率。
随着挑战赛的正式启动，快手向全球青年技术人才发出邀请。相关负责人表示，期待通过这场技术盛宴，汇聚全球智慧共同探索生成式推荐的未来图景，为下一代智能推荐系统的定义贡献创新力量。
