快手在AI大模型领域的布局是双轨并行的。除了多次登顶全球榜单的视频生成大模型可灵 AI，快手今年还研发了更多应用于推荐系统、电商和商业化等核心业务场景的大模型。
聚搜营销将为你介绍快手大模型战略聚焦核心业务：OneRec、OneSearch 驱动社区与商业化效率飞跃。
一位接近快手的知情人士透露，这些服务于核心业务的大模型研发团队隶属于快手社区科学线，在组织架构上与可灵AI平行。目前，快手把大模型应用于核心业务场景主要有两个方向：一是通过技术打造高粘性的社区，提升用户体验；二是用大模型技术赋能电商、商业化生态，提升商家的经营效率。
1. 推荐系统进化：OneRec 提升用户粘性与体验
在快手近日举办的内部技术沙龙上，推荐大模型资深算法专家分享了 OneRec 模型带来的变革。
技术突破：OneRec 模型解决了开源多模态模型对于快手私有推荐数据中关联关系提取有所欠缺的问题。例如，针对一个“瓶盖掉酒瓶”的短视频，OneRec 能够识别出用户意图可能偏向于“生活小妙招”，而非仅停留在“卖酒”等浅层关联。
强化学习应用：OneRec 通过引入强化学习对用户反馈进行动态优化，解决了上述难题。
显著成效：
OneRec-V1 应用后，快手App和快手极速版的人均停留时长分别提升0.5%和1.17%，营销号占比大幅下降。
OneRec-V2 应用后，人均停留时长再次提升 0.46% 和 0.74%。
最新版本 OneRec-Think 效果进一步提升，同时还能将优质的长尾内容推荐给未被推荐过的用户。
2. 电商搜索变革：OneSearch 意图理解与效率飞跃
电商平台传统的搜索架构长期存在语义混乱、用户意图理解不全面、冷启动与长尾商品曝光难等痛点。快手货架电商搜索与推荐算法负责人杨一帆表示，快手在电商搜索场景中利用大模型技术打造的核心竞争力是技术架构创新和内容生态联动。
端到端生成式框架：OneSearch以生成式模型替代了传统搜索架构，解决了商品语义混乱、意图理解不全面等问题。
业务成效：
用户搜索页面点击率提升2.3%。
决策周期缩短至传统模式的1/3。
冷启动与长尾场景优质商品曝光概率提升超40%。
中小商家订单转化效率平均提升18%。
3. 商业化创新：生成式强化学习出价技术
在商业化场景中，快手已经推出了 AIGC 内容生产、投放Agent和营销推荐大模型。最新应用的生成式强化学习出价技术是又一重大进展：
技术融合：大模型能从一连串连续的出价和反馈里推演出一整段可能的走势；强化学习则专注于对结果打分，把每一步决策都拉回到 ROI 和获客成本这些业务目标上。
快手科技创始人、董事长兼首席执行官在近期的内部活动中强调，行业已普遍认为 AI 是必要的，但如何将 AI 技术与业务场景深度结合是各家公司的关键差异点。快手显然在这场技术变革中，更在意新技术能够给核心业务带来的实际收益。
