探索快手OneRec：端到端生成式推荐系统的技术解析与应用前景
在信息爆炸的时代，推荐系统扮演着至关重要的角色，它连接着用户与海量信息，帮助用户快速找到感兴趣的内容。传统推荐系统通常采用级联架构，存在着信息传递损失和上下文感知不足等问题。为了解决这些挑战，快手推出了新一代端到端生成式推荐系统——OneRec。本文将深入剖析OneRec的技术原理、功能特性以及应用场景，并探讨其在推荐系统领域的潜在价值。
OneRec：打破传统，革新推荐范式
OneRec 是一种基于编码器-解码器架构的端到端生成式推荐系统。与传统的级联推荐系统不同，OneRec 将推荐过程视为一个序列生成任务，通过编码器将用户的历史行为序列编码成向量表示，然后由解码器生成用户可能感兴趣的推荐列表。这种端到端的设计避免了传统级联系统中的信息损失，能够更好地捕捉用户兴趣的变化，并生成上下文连贯的推荐结果。
编码器-解码器架构：核心引擎
OneRec 的核心在于其编码器-解码器架构。编码器负责将用户的全生命周期行为序列压缩成兴趣向量，解码器则通过稀疏混合专家（MoE）架构逐步生成用户可能感兴趣的视频。这种架构能够更好地捕捉用户兴趣的变化，并生成连贯的推荐列表。
稀疏混合专家（MoE）：扩展模型容量
为了提升模型容量，OneRec 采用了稀疏混合专家（MoE）技术。MoE 架构包含多个专家网络，每个专家网络负责处理特定类型的用户或内容。通过稀疏激活机制，每次只激活部分专家网络参与计算，从而在扩展模型容量的同时，保持高效的计算性能。
会话式生成方法：捕捉上下文信息
与传统的逐点预测不同，OneRec 提出了会话式生成方法。它能够生成整个推荐列表，更好地捕捉上下文信息。这意味着 OneRec 不仅考虑单个物品与用户的匹配程度，还会考虑推荐列表整体的连贯性和多样性，从而提升用户体验。
OneRec的关键技术
OneRec 的成功离不开其背后一系列关键技术的支撑。这些技术共同作用，使得 OneRec 在推荐效果和计算效率上都取得了显著的提升。
多模态分词器：融合多维信息
OneRec 首创了协同感知的多模态分词方案，融合视频的标题、标签、语音转文字、图像识别等多维信息，转化为分层的语义 ID。这种多模态分词器能够更精准地建模用户兴趣，提升推荐的准确性。
举例来说，对于一个美食视频，多模态分词器不仅会提取视频标题中的关键词（如“家常菜”、“美食教程”），还会分析视频中的语音内容（如“番茄炒蛋”、“食材准备”），以及图像内容（如“菜品展示”、“烹饪过程”）。这些多维信息共同构成对视频的完整描述，从而帮助 OneRec 更准确地理解视频内容，并将其推荐给感兴趣的用户。
强化学习偏好对齐：精细化用户理解
OneRec 引入了基于奖励机制的偏好对齐方法，通过强化学习增强模型效果。模型利用偏好奖励、格式奖励和业务奖励构建综合奖励系统，优化生成结果。这使得模型能够更好地感知用户的细粒度偏好，提升推荐的精准度。
例如，如果用户频繁点赞包含特定元素的视频（如“萌宠”、“搞笑”），OneRec 会通过强化学习调整模型参数，使其更加倾向于推荐包含这些元素的视频。同时，OneRec 还会考虑推荐结果的多样性，避免过度集中于某一类型的视频，从而保持用户的新鲜感。
性能优化：算力效率提升
OneRec 通过架构重构，将关键算子数量大幅压缩，通过稀疏 MoE 架构扩展模型容量，显著提升了计算效率。通过训练和推理优化，实现了更高的模型浮点运算利用率（MFU），使得算力效率大幅提升。
这意味着 OneRec 能够在有限的计算资源下，处理更大规模的数据和更复杂的模型，从而实现更精准的推荐效果。这对于拥有海量用户和内容的平台来说至关重要。
OneRec的应用场景
凭借其卓越的技术特性，OneRec 在多个场景中都展现出了强大的应用潜力。
短视频推荐：核心场景的应用
OneRec 在快手的短视频推荐主场景中表现突出，承担了约 25% 的请求（QPS）。通过生成式架构和强化学习偏好对齐，OneRec 在用户停留时长、点赞、关注、评论等交互指标上均取得了显著提升。
这表明 OneRec 能够有效地提升用户粘性，增加用户在平台上的活跃度。对于短视频平台来说，这意味着更高的用户价值和更强的商业变现能力。
本地生活服务：探索新增长点
OneRec 在快手的本地生活服务场景中也取得了显著成效。AB 对比实验表明，推动了交易总额（GMV）增长 21.01%，订单量提升 17.89%，购买用户数增长 18.58%，新客获取效率提升了 23.02%。
这表明 OneRec 不仅可以提升用户体验，还可以有效地促进业务增长。对于本地生活服务平台来说，这意味着更强的市场竞争力。
直播内容匹配：实时兴趣捕捉
OneRec 被应用于直播内容匹配，通过动态生成推荐序列，能更好地匹配用户的实时兴趣，提升用户在直播场景中的参与度和互动率。
直播场景具有实时性和互动性的特点，用户兴趣变化迅速。OneRec 的生成式架构能够快速适应用户兴趣的变化，为用户推荐更符合其当前需求的直播内容，从而提升用户体验和平台活跃度。
广告投放：精准触达用户
在广告投放领域，OneRec 的生成式架构能根据用户的兴趣和行为动态生成广告推荐，提高广告的精准度和转化率。
传统的广告投放方式往往采用粗放式策略，难以精准触达目标用户。OneRec 能够深入理解用户兴趣，为用户推荐更符合其需求的广告，从而提升广告的点击率和转化率，为广告主带来更高的回报。
OneRec的未来展望
OneRec 作为一种新型的端到端生成式推荐系统，具有广阔的应用前景。随着技术的不断发展，OneRec 将在以下几个方面展现出更大的潜力：
- 更精细的用户建模：通过融合更多模态的数据，例如用户的社交关系、地理位置等，OneRec 可以构建更全面、更精细的用户画像，从而提升推荐的准确性。
- 更智能的推荐策略：通过引入更先进的强化学习算法，OneRec 可以实现更智能的推荐策略，例如个性化排序、多样性控制等，从而提升用户体验。
- 更广泛的应用场景：随着技术的成熟，OneRec 可以应用于更多的场景，例如电商推荐、新闻推荐、音乐推荐等，为用户提供更优质的信息服务。
总结
OneRec 是快手在推荐系统领域的一次大胆创新，它通过端到端生成式架构、多模态分词器、强化学习偏好对齐等关键技术，实现了推荐效果和计算效率的显著提升。OneRec 的成功应用，不仅提升了快手平台的用户体验和业务增长，也为推荐系统领域的发展带来了新的思路。相信在未来，OneRec 将在更多的场景中发挥重要作用，为用户带来更优质的信息服务。
