新智元报道
韩国济州岛，KDD 2026 现场。当最终榜单揭晓，这场始于今春的算法马拉松尘埃落定。
两大战队问鼎冠军：
· 学术赛道冠军「lozyyeah」，独享 30 万美元（约 200 万元人民币）；
· 工业赛道冠军「日之光面」（sunshot），斩获 15 万美元（约 100 万元人民币）。
本次大赛总奖金池超 88.5 万美元（约合人民币 600 万元）。其中，学术赛道单项奖金创下国内企业技术竞赛历史新高。
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图左：学术赛道冠军 lozyyeah；图右：工业赛道冠军日之光面
这场巅峰对决载入史册的，不仅是巨额奖金，更是中国企业在全球顶级算法赛场上的里程碑式突破。
KDD Cup 的中国时刻
KDD Cup 被誉为“数据挖掘领域的奥林匹克”，自 1997 年设立以来，Google、Microsoft、Meta 等巨头曾轮番出题。能在此赛事中跻身前列，是技术实力的绝对背书。
中国企业主导 KDD Cup 赛题并非首次，但此次腾讯广告算法大赛（TAAC）以官方主赛道身份亮相，意义非凡。8 月 12 日，在济州 ICC 会议中心，第七届 TAAC 正式揭晓结果。
本届赛事汇聚了来自 52 个国家和地区的近 14000 名选手，组成 5700 多支队伍，涵盖 907 所全球高校。学术界与工业界参赛者比例约为 7:3。
从 2017 年创办至今，TAAC 已从国内行业赛事跃升为 KDD Cup 全球舞台。腾讯全权主导赛道设计、提供真实业务数据并制定赛制，刷新了奖金金额、算力规模及参赛人数等多项纪录。
真正的突破在于“数据”。腾讯提供了营销体系服务数十亿用户的真实脱敏数据，包含 100 多个特征字段，其量级远超学术界任何公开基准数据集（Benchmark）。
推荐系统领域长期面临公开数据集少、小、旧的痛点，缺乏类似大语言模型 Scaling Law 研究所依赖的海量基准。在全球广告商中，此举尚属首例，也是 KDD Cup 29 年历史上的第一次。
把撕开的「推荐系统」，缝回去
本届赛题直指工业界多年未决的难题：“面向大规模推荐的序列建模与特征交互统一化”。
赛事要求全球选手设计一个统一的、单一同构的 Recommendation Block，在优化 AUC 的同时，探索推荐系统的 Scaling Law。
学术冠军：给推荐模型装个「GPS」
摘得 200 万大奖的「lozyyeah」战队，由博士二年级的罗同学领衔，队友包括一名大三本科生和一名研一新生。三人同属一个实验室。
lozyyeah 战队三位成员
罗同学表示，参赛初衷是通过目标导向和问题驱动的方式，快速进入科研状态。赛事提供的业界真实课题，让团队在有限时间内完成了完整的问题解决流程。
该团队提出的 CRAFT 方案，核心创新在于“特征传输”（Feature Transport）。针对现有模型中信息在层间传递时逐层衰减的问题，他们借鉴 Flow Matching 研究思路，为每一层生成“意图向量”，引导信息沿正确方向传递，确保特征信息在输出前保持丰富度。
罗同学坦言，ChatGPT 在项目中扮演了重要角色，既是灵感碰撞的导师，也是辅助落地的助手。对于奖金用途，他笑称将用于休息，以缓解比赛与科研双重压力下的疲劳。
工业冠军：与其读更多，不如问得更准
工业赛道冠军「日之光面」（sunshot）成员背景显赫，包括 Kaggle 社区全球积分榜第一选手及多次国内算法竞赛冠军。
他们提出的 QueryFormer 方案反直觉地指出：在拉长行为序列之前，应先构建高质量的 Query。该方案通过五步优化，利用 Cross-Attention 替换传统的 MLP Query 生成方式，让用户、广告和非序列特征充分交互，从而从多域行为序列中精准提取相关信息。
最终，QueryFormer 以测试集 AUC 0.83254 的成绩夺冠。值得注意的是，团队在建模、代码开发及实验迭代全程仅使用 DeepSeek 网页版，技术论文主体亦由其辅助完成，GPT 仅用于最终润色。
两支冠军队伍殊途同归：未依赖堆砌参数或序列长度，而是回归模型结构本身寻找答案，这正是赛题的核心诉求。
原创突破奖：本科生与新手的逆袭
Scaling Law 原创突破奖颁给了纯本科生组成的 gg 团队。面对模型加宽后 AUC 不升反降的困境，他们进行了 400 至 500 次实验，最终发现同时增大模型容量、条件信息及维度可实现 Scaling 提升。
Scaling Law 原创突破奖 gg 团队
统一架构原创突破奖则授予了跨专业新手团队 T-Squared。三名成员分别来自控制科学、生物医学和生成式设计领域，无相关比赛经验。他们设计的 UniBlock 方案通过分层记忆机制，有效解决了不同行为域强弱不均的问题。
统一架构原创突破奖 T-Squared 团队
从冠军到新星，几乎每支获奖队伍背后都有 AI 工具的深度参与。这场推荐系统竞赛，本身正被 AI 重新定义。
比赛之外，把人留下来
赛事的长期价值不仅在于颁奖一刻，更在于对高精尖技术人才的挖掘、吸纳与培养。腾讯通过“赛事 + 青云计划”，构建了从人才发现到长效培养的完整闭环。
一场比赛，一次范式的公开演练
本届 TAAC 达成了三重突破：
第一，将工业真问题转化为全球学术议题。序列建模与特征交互的割裂曾是各家企业的内部难题，如今在真实数据与高额奖金的驱动下，成为全球学者共同攻关的课题。
第二，确立“可迁移、可落地、可产业化”的硬标准。通过限制推理时延、禁止模型融合及要求完整复现，赛事将工业界真实的部署条件引入赛场，确保胜出方案天然贴近上线需求。
第三，提前布局下一轮人才竞争。在 AI Coding 降低编码门槛的当下，提出好问题的能力愈发稀缺。TAAC 通过真实产业赛题筛选人才，并由长效体系承接，形成完整闭环。
从 2017 年的国内赛场到 2026 年的全球顶会，腾讯广告算法大赛用七年时间证明：广告技术是 AI 最严苛的试金石。十亿级流量、毫秒级时延与真实的商业结果，让在此跑通的技术具备普适性。
这块试金石，现已置于全球舞台中央。
编辑：桃子 摩西
