公司大模型战略布局 - 公司研发了多个大模型应用于核心业务场景，包括推荐系统、电商搜索和商业化，与知名的视频生成大模型可灵AI在组织架构上平行 [1] - 大模型应用有两个主要方向：一是通过技术打造高粘性社区以提升用户体验，二是赋能电商和商业化生态以提升商家经营效率 [1] - 公司高度重视大模型技术在核心业务场景中的应用，行业普遍认为AI技术必须与业务场景结合，但各公司在结合方式上存在差异 [10][11] 推荐系统大模型 (OneRec) - 公司放弃使用开源多模态模型方案，自研OneRec模型在多模与推荐对齐的表征方案上进行创新，以解决私有推荐数据中关联关系提取不足的问题 [2][4] - OneRec模型通过引入强化学习对用户反馈做动态优化，迭代逻辑从解决基础问题到优化细节，再到探索新范式 [4] - OneRec-V1应用后，公司主站App和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；V2版本使停留时长再次提升0.46%和0.74%；Think模型效果进一步优化并能推荐未曝光过的优质长尾内容 [4] 电商搜索大模型 (OneSearch) - 公司应用大模型技术于电商搜索，核心价值是从行为预测升级为意图理解，目标是解决传统级联架构存在的语义混乱、用户意图理解不全面及冷启动与长尾商品曝光难等问题 [5] - 公司研发的端到端生成式框架OneSearch替代了传统搜索架构，通过精准提取核心属性、弱化无关热词来解决商品语义混乱问题，并通过匹配用户即时需求和长期习惯来解决意图理解问题 [9] - 应用OneSearch后，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% [9] 商业化应用 - 商业化体系应用了生成式强化学习的出价技术，大模型能从连续出价和反馈中寻找规律以推演走势，强化学习则专注于将每一步决策拉回到ROI和获客成本等业务目标上 [9]