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王悦
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猫眼影戏记者 郑德九 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
当你在电商平台搜索“苹果” ，系统会推荐“水果”照旧“手机”？或者直接跳到某个品牌旗舰店？短短一个词 ，背后承载了完全差别的购置意图。而推荐是否精准 ，直接影响用户的搜索体验 ，也影响平台的转化效率。
盘问推荐（Query Suggestion）是现代电商搜索系统中的要害功效 ，通过在用户输入历程中实时推荐相关盘问 ，资助用户快速明确意图 ，提升搜索体验与转化效率。古板要领通常接纳多阶段级联架构（MCA） ，虽然在效率与效果之间取得了一定平衡 ，但由于各阶段目的纷歧致、长尾盘问召回难题等问题 ，限制了系统性能的进一步突破。
基于上述问题 ，快手在业界首次提出端到端的天生式统一盘问推荐框架 ——OneSug ，乐成将召回、粗排、精排等多个阶段统一在一个天生模子中 ，显著提升了推荐效果与系统效率 ，在快手电阛阓景中实现了营业指标与用户体验的双重提升。
本事情相关效果《OneSug: The Unified End-to-End Generative Framework for E-commerce Query Suggestion》已被人工智能顶级聚会 AAAI 2026 吸收。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2506.06913
一、研究配景
古板盘问推荐系统通常接纳多阶段级联架构 ，依次举行召回、粗排和精排。只管该架构在响应时间与转化率之间实现了一定平衡 ，但也带来了显着的局限性：
级联式框架（召回 -> 粗排 -> 排序） ，前一链路性能决议下一链路上限；召回、排序疏散手艺迭代范式 ，全链路统一目的优化难；长尾前缀由于缺乏历史行为数据 ，难以召回高质量 Query。
近年来 ，天生式检索（Generative Retrieval）因其强盛的语义明确与天生能力 ，在推荐与搜索领域展现出重大潜力。然而 ，现有要领多聚焦于视频推荐 ，其实质上是一个开集到开集的使命 ，难以直接应用于输入输出都是开放词表的的盘问推荐场景。
二、要领简介：OneSug 的三大焦点？
针对上述问题 ，快手提出了 OneSug 模子 ，整体架构如上图所示 ，主要包括 3 个部分：
（1）Prefix-Query 表征增强？椋≒refix2Query Representation Enhancement）
（2）统一的 Enc-Dec 天生架构（Unified Encoder-Decoder Architecture）
（3）用户行为偏好对齐（User Preference Alignment）
1. Prefix-Query 表征增强？
Sug 场景下 ，用户输入的前缀往往较短且意图模糊（如 “苹果” 可指水果或品牌）。为此 ，快手提出的解决方法分为 2 个部分。
语义与营业空间对齐：以 BGE 作为 base 模子 ，同时引入用户真实的 prefix2query、query2query 数据 ，使用比照学习对 BGE 举行微调 ，使其语义空间与快手电商的营业特征空间对齐。条理化语义 ID 天生：在对齐语义空间的基础上 ，引入 RQ-VAE ，为每个前缀和 Query 天生条理化的语义 ID。RQ-VAE 可将恣意文本映射为离散的语义 ID ，同时包管语义相近的 query 会被编码到相同的簇中。通过这种方法 ，关于任何一个用户输入的前缀 ，可以快速匹配到与其语义 ID 最靠近的 top-K 个相关 query ，作为增强上下文输入后续天生模子。
2. 统一的 Enc-Dec 天生架构
OneSug 的天生架构基于 Enc-Dec 结构 ，并直接通过自回归（Autoregressive）方法天生用户最有可能点击的 Query。
该模子的输入包括四个要害部分：
（1）用户目今输入前缀（如 “智能手机”）
（2）由 PRE ？樵銮康南喙嘏涛市蛄校ㄈ “智能手机性价比 2025”）
（3）用户历史行为序列（如已往搜索的 “蓝牙耳机”、“手机壳” 等）
（4）用户画像信息
输出即为模子天生的 Query 列表（如 “智能手机推荐 2025”、“智能手机性价比排行”）。
3. 用户行为偏好对齐（RWR）
3.1 用户偏好量化
3.2 混淆排序框架奖励加权偏好优化
古板的 DPO 使用 < 正样本 ，负样本 > 对举行训练 ，但默认两者一律主要。这在营业场景中是不对理的 ，由于区分 “点击” 和 “曝光” 的难度远小于区分 “点击” 和 “随机负样本”。
RWR 的焦点头脑是凭证正负样本之间的奖励差别 ，为差别的样本对付与差别的学习权重？焓止菇司胖掷嘈偷难径裕ㄈ
）。关于每一对样本 ，盘算其奖励差别权重 rwΔ：
3.3 混淆排序框架
为了战胜古板 Pairwise 范式的 DPO 在全局排序能力上的局限性 ，快手引入了一种混淆排序框架。该框架将 listwise 范式的排序损失和 point-wise 范式的 sft loss 举行混淆 ，使得模子既能获得高效的排序能力 ，同时阻止 reward hacking 造成的天生能力下降。
Pairwise 范式对齐模子 ，在包括多个负样本的候选中无法学习到 “哪个是最好的”。受 Plackett-Luce 模子启发 ，快手设计了 Listwise 排序损失 ，关于正样本 ，让模子同时拉大它与所有负样本的奖励差别 ，迫使模子不但要知道正样本比负样本好 ，还要学会在负样本越多、越强的情形下 ，依然将正样本排在前面 ，从而直接优化列表的整体排序质量。
论文中划分提出了基于 Pairwise 和 ListWise 范式的混淆排序框架 ，同时在理论上证实晰 Pairwise 范式的对齐模子是 ListWise 的特殊情形。
三、实验效果
离线效果
在快手电阛阓景的大规模数据集上 ，OneSug 在 HR@16 和 MRR@16 指标上均显著优于古板多阶段系统与天生式基线模子。论文中同时提到 ，OneSug 不但适用于 Enc-Dec 结构的天生式模子 ，Decode-only 架构的模子同样适用 ，且具有更高的离线指标 ，由于现阶段的推理耗时约束暂时没有举行在线实验。
在线 A/B
OneSug 模子现在已在快手电商搜索场景下全量推全。在 AB 实验中 ，OneSug 大幅度提高了 Ctr、订单和 GMV 等指标 ，同时人工测评 GSB 指标也有很大幅度的提升。
在线推理
线上流程完全取代了召回 - 粗排 - 精排 ，使平均耗时降低了 43.2% ，为后续优化提供了富足的空间。
四、总结与展望
OneSug 是业界首个在电阛阓景中实现全流量安排的端到端天生式 Query 推荐系统 ，其统一建模方法显著提升了语义明确与个性化推荐的能力 ，为天生式模子在搜广推的落地提供了新范式。
未来 ，快手将进一步探索大语言模子在排序阶段的强化学习优化、实时更新等偏向 ，一连推动端到端天生式系统在推荐、广告等多营业场景中的普遍应用。
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农村党支部和村委会是农村最下层的组织 ，肩负着宣传群众、教育群众、组织群众、向导群众生长生产、增进农村经济生长、维护农村社会稳固的重任 ，是党和政府联系宽大农民群众的桥梁和纽带。村干部作为农村下层组织的认真人 ，既是一个村几百户农民确当家人 ，又是党在农村各项目的、政策的最终执行者。党在农村的各项目的政策能不可获得周全贯彻落实 ，农村经济和社会各项事业能不可快速生长 ，农民群众能不可尽快富足 ，很主要的一条是要看村党支部是不是一个顽强有力的战斗整体 ，看有没有一支高素质的村干步队伍 ，看我们这些村官有没有加速生长的头脑。近年来 ，县委一直高度重视村级干步队伍建设 ，在提高农村下层干部素质上下了很大功夫 ，取得了显着效果 ，村干部的整体水平有了较大提高。但我们也应苏醒地看到 ，现在还保存一些需要尽快加以解决的问题 ，好比：部分村干部平时不注重学习提高 ，有的事情要领简朴粗暴 ，面临目今新的形势和使命 ，还差别水平地保存一些不顺应的方面。主要体现在：一是头脑看法不顺应。一些村干部的头脑不敷解放 ，市场经济看法、效益看法、规模看法、科技看法、质量看法、法制看法等还不强。二是向导方法和治理水平不顺应。部分村干部还没有把事情重心真正转到为农业生产全历程和推进农业工业化及为群众效劳上来。三是事情作风不顺应。个体村干部宗旨看法淡漠 ，贡献意识差;有的作风不民主 ，事情要领简朴粗暴。这些 “ 不顺应 ” 实质上就是干部素质的问题 ，解决这些问题 ，最基础的步伐照旧要靠学习、靠教育、靠培训。去年年底和今年年头 ，在县墟落三级组织配合起劲下 ，全县村 “ 两委 ” 换届事情顺遂完成。从整体情形看 ，整个选举历程依法有序、康健平稳 ，抵达了 “ 选出一个好班子 ，选出一种好村风 ，选出一股好劲头 ” 的优异效果。一批有知识、有能力的年轻被选进 “ 两委 ” 班子 ，为村级班子增添了新的血液和活力 ，两委班子的结构进一步优化。新任村干部要通过培训 ，吃透县委精神 ，在干字上下功夫 ，在新字上做文章 ，在创字上找出路;要认真剖析村情 ，扬长避短 ，准确定位 ，找准优势 ，追求突破;要学习兄弟县市先进履历 ，实时调解工业结构 ，因地制宜地选择和制订切合本村现实的生长路子 ，科学确定本村的主导工业和生长偏向。
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审核：黄奕住
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