文章核心观点 - 腾讯广告主办的算法大赛反映了推荐系统从判别式向生成式方法的范式迁移 [10][16] - 比赛吸引了8000多人报名，冠军团队可获得200万元奖金，总奖金池达360万元 [11][23] - 参赛选手在真实业务数据上展现出与工业界接轨的技术能力，年轻一代已走在技术前沿 [29][31] 比赛背景与赛题设置 - 比赛目的是让模型预测用户下一刻可能感兴趣的广告，提升广告推荐精准度 [11] - 赛题为"全模态生成式推荐"，使用脱敏的真实多模态数据（文本、图像、语音、视频等） [16][17] - 数据规模达到千万量级，包含大量缺失值和噪声，接近实战场景 [21][23] 技术路线与创新 - 传统判别式方法存在冷启动问题，无法有效处理新用户或新物品 [13][14] - 生成式方法通过多模态信息理解实体本质，实现强大的泛化能力 [15] - 选手尝试不同生成式框架，创新性地将大语言模型方法应用于广告推荐领域 [31] 参赛团队表现 - 冠军团队Echoch来自华中科技大学、北京大学、中国科学技术大学 [25] - 亚军团队leejt来自中山大学 [27] - 选手方案可直接用于分布式部署，与工业界实际工作非常接近 [29] 社区互动与人才培养 - 参赛选手在小红书等平台积极分享技术方案，形成独特的开源协作氛围 [2][5][7] - 腾讯设立"青云计划"吸纳优秀选手，提供导师、资源和算力平台支持 [35] - 年轻一代展现出的科研工程能力和开源文化获得高度认可 [31][35]