618期间快手电商表现 - 618期间快手泛货架GMV维持高增长 商品卡GMV同比增长超53% 搜索GMV同比增长超143% 挂车短视频GMV同比增长超29% [3] - 泛货架逐步成为用户浏览、发现与购买的重要通路 内容消费与商品转化路径更加清晰 [3] - 平台有望推动部分流量位产品化 通过智能化工具引导商家开展自主投放 逐步建立面向泛货架场景的广告转化链路 [3] 全新推荐系统OneRec上线 - OneRec基于多模态AI大模型框架 通过统一编码器将视频内容中的配音、画面等要素进行结构化建模与语义融合 [4] - 系统统一融合用户静态特征与长期行为 实现对短期兴趣与长期偏好的动态平衡 [4] - 模型有效计算量提升10倍 通信与存储开销显著降低 整体运营成本降至传统方案的10.6% [4] - 目前OneRec已全面应用于快手App与极速版 承接约25%的推荐请求流量 [4] - 上线后快手App与极速版停留时长分别提升0.54%和1.24% 7日用户生命周期显著增长 [4] AIGC剧集《新世界加载中》 - 剧集镜头全部由可灵AI模型生成 包含7个单元剧内容 覆盖写实、科幻、动画等多种风格 [5] - 首集已于2025年6月26日上线快手App星芒短剧频道 截至6月30日 在快手极速版的累计播放量已突破5500万次 [5] - 单元《马丁症》获第十五届北京国际电影节AIGC单元"最佳技术奖" [5]

技术发布 - 淘天集团发布自主研发的百亿参数推荐大模型RecGPT，标志着淘宝首页"猜你喜欢"功能迎来基于生成式推荐（AIGR）技术的全面革新 [1] - RecGPT以淘宝星辰LLM大模型为技术底座，通过强化学习训练用户历史行为数据，增强电商场景下的推理分析能力 [1] - 该模型能够深度解析用户在淘宝平台超过十年的消费轨迹，并运用多模态认知技术整合数亿级商品的图文信息 [1] 性能表现 - 搭载RecGPT的推荐系统实现用户点击量两位数增长，用户加购行为和页面停留时长均提升超过5% [1] - 系统展现超前预判用户需求的能力，例如根据婴儿用品购买记录推断家庭状况变化并预测不同阶段的商品需求 [1] - 在购物节期间能结合用户品牌偏好提供精准的促销商品组合 [1] 功能创新 - 实现个性化推荐理由自动生成，为每件商品配备定制化推荐文案 [2] - 推荐信息流包含特色标注如"新晋顶流不来看看吗？"和地域化提醒"杭州梅雨季防潮神器"等 [2] - 提升用户与推荐内容的互动体验 [2] 技术体系 - 该技术是淘天集团AIGX技术体系的重要应用成果 [2] - AIGX已构建覆盖电商全业务场景的AI解决方案矩阵，包括索引、推荐、出价、拍卖、创意、数据等 [2] - 在淘宝天猫多个业务线实现规模化部署 [2] 行业影响 - 体现电商平台在平衡转化效率与用户体验方面的技术探索 [2] - 通过大模型技术重构推荐算法，有望同时提升商业转化和用户体验 [2] - 这一模式或将推动整个电商行业的技术演进方向 [2]

公司技术升级 - 淘天集团自研的百亿参数推荐大模型RecGPT正式上线，将应用于手机淘宝首页"猜你喜欢"信息流 [1] - RecGPT基于淘宝星辰LLM大模型，具备更强的电商领域推理能力，能分析用户超过十年的消费行为 [1] - 该模型通过多模态认知技术整合数亿级商品图文信息，并结合世界知识生成个性化推荐序列 [1] 技术效果 - 测试数据显示，搭载RecGPT的推荐信息流实现用户点击量两位数的增长 [1] - 用户加购次数和停留时长均提升超5% [1] - 相比传统算法，新模型进一步平衡了转化效率和用户体验，能预判用户潜在需求 [1] 技术应用场景 - RecGPT会生成个性化商品推荐理由以增强用户互动性 [1] - 此次升级是淘宝AIGR（生成式推荐）技术的落地应用 [2] - 淘天集团已构建AIGX技术体系，覆盖电商商业经营全场景（如AIGI、AIGB、AIGC等） [2] 技术体系 - AIGX技术体系包含基础研究、应用开发和产业化完整链条 [2] - 该体系已在淘宝天猫众多业务中实现落地价值 [2]

大模型变现与AI广告 - 生成式AI正在重构广告行业商业模式 底层技术探索空间巨大 [4][25] - Meta 2024年Q4广告营收同比增长21%达468亿美元 占总营收96.7% [9][12] - 谷歌CEO宣布重点押注生成式AI广告 涉及内容创作、分发模型等全链路 [15] AI广告技术突破 - Meta与英伟达合作的Andromeda系统使广告召回率提升6% 质量提升8% 部分回报率增长22% [10] - 谷歌推出Veo 3/Imagen 4等工具链实现广告创意全流程AI化 [17] - 推荐系统与生成模型融合实现"生成即推荐" 可动态创造个性化广告素材 [27][29] 行业变革方向 - 广告从"千人千面"升级为"一人千面" 实现场景化智能生成 [20][21] - 广告与种草边界模糊 内容性质增强 转化率提升 [24] - 传统展示广告向生成式内容消费链转型 追求精准而非曝光 [22] 技术架构与挑战 - 核心技术包括用户建模(特征嵌入/序列建模)、生成模型设计、多任务优化(CTR/CVR) [32] - 需解决生成多样性、实时性、伦理风险等挑战 [33] - 全模态序列生成式推荐(AMGR)代表推荐系统从识别到创造的范式转变 [44] 商业应用案例 - Meta的Advantage+AI工具提升Reels广告投放效率 [11] - 可口可乐AI广告案例显示创意本体可完全由AI生成 [18][20] - 多模态生成技术使广告可无缝植入新闻、视频等场景 [30] 产业人才机遇 - 腾讯广告算法大赛聚焦AMGR 提供360万奖金及直通offer机会 [44][45] - 参赛者可接触腾讯真实业务数据 培养广告思维与业务敏感度 [42][43] - 赛事基于Angel平台提供动态算力支持 解决资源瓶颈 [48]

去哪儿旅行客服福利政策 - 推出"NICE美好同行"服务理念 包含敏捷响应 创新驱动 共情用户 专业可靠四大要素 [2] - 客服春节可提前一个月返乡居家办公 每周最多可选4天居家办公 [2] - 每年提供1200元旅游基金福利 [2] - 将完善客服培养体系 借助AI基础建设加速客服成长 [2] 美的集团电商布局 - 新成立美的（广州）电子商务有限公司 注册资本1000万元 [3] - 经营范围涵盖人工智能硬件销售 智能无人飞行器销售等新兴领域 [3] - 由美的集团及旗下佛山市美的空调工业投资公司共同持股 [3] 腾讯AI人才战略 - 首办生成式推荐算法大赛 设置数百万奖金池及校招Offer [4] - 聚焦全模态生成式推荐技术 为国内首个该领域算法大赛 [4] - 邀请全球高校学者 技术专家及腾讯内部专家担任评委 [4] 饿了么商家扶持计划 - 升级"优店腾跃计划" 投入超10亿元支持优质餐饮商家 [5] - 提供新店最高3个月免佣政策及流量扶持权益 [5] - 联合阿里生态资源提升商家曝光与订单转化 [5] 广西人工智能平台建设 - 发布人工智能开放创新平台建设工作指引 [6] - 规划建设三类平台：新型研发机构 联合创新中心 东盟联合实验室 [6] - 首批平台申报工作同步启动 [6] 百度AI人才招聘 - 启动最大规模AIDU计划 岗位数量同比扩增超60% [7] - 覆盖23个核心业务和11类研究方向 聚焦大模型算法等前沿领域 [7] - 提供上不封顶的薪资待遇 被视作提前布局AI竞争 [8] 哪吒汽车管理重组 - 母公司合众新能源启动法院监督下的重整程序 [9] - 将引入国内外产业资本 资金用于复产 研发及海外拓展 [9] - 原管理团队优化重组 新CEO具备跨国车企管理经验 [9] 机器人产业人才趋势 - 人形机器人领域招聘需求同比激增409% 求职者增396% [11] - 技术岗位占比达62%（招聘）和71%（求职） 远超其他岗位 [11] 行业就业数据 - 5月青年人失业率连续第三个月下降 全国城镇调查失业率5% [10] - 批发零售业 住宿餐饮业生产指数同比分别增长8.4%和6.2% [10]

腾讯广告技术 . 腾讯广告技术官方阵地，分享团队最新前沿成果及广告技术应用。 聚焦全模态生成式推荐 向技术天才发出 邀请函 今年4月，腾讯宣布启动史上最大就业计划，三年内将新增28000个实习岗位并加大转化录用，其中2025 年将迎来10000名校招实习生，有六成面向技术人才开放。腾讯广告其业务形态因对算法实时性和复杂 度的极致要求，一直是前沿AI技术的重要应用阵地。我们也期待通过腾讯广告算法大赛，为高校学子提 供兼具前瞻性与实战价值的演练场，角逐AI技术之巅。 今日，2025 腾讯广告算法大赛正式启动！这场以 「智 AI，荐未来」 为主题的全球性赛事，聚焦 "全模 态生成式推荐"（All-Modality Generative Recommendation） 这一前沿课题，不仅是学术与产业碰撞 的舞台，更是技术人才直通腾讯核心业务、以生成式推荐新范式重构行业生态、抢占职业发展先机的黄 金机会。 标题 三大核心亮点 与顶尖资源同行，为技术理想而战 院士领衔评审天团，技术视野与产业洞察双重加持 以下文章来源于腾讯广告技术 ，作者腾讯广告算法大赛 大赛特邀中国科学院胡事民院士、香港中文大学金国庆教授、北京大学崔斌 ...

阿里妈妈LMA 2广告大模型系列 - 阿里妈妈LMA 2广告大模型系列中的URM通用召回大模型在TongAI大会上首次国内亮相 [1] - 该模型属于AIGR（生成式推荐）领域的最新进展 [1] TongAI大会 - 首届国际通用人工智能大会TongAI大会成为阿里妈妈展示技术成果的平台 [1] - 大会聚焦通用人工智能领域的前沿技术发布 [1] 技术进展 - URM通用召回大模型是阿里妈妈在生成式推荐技术上的重要突破 [1] - 该模型属于LMA 2广告大模型系列的核心组成部分 [1]

认知智能全国重点实验室&华为诺亚方舟 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 推荐大模型也可生成式，并且 首次在国 产昇腾NP U上成功部署 ！ 在信息爆炸时代，推荐系统已成为生活中不可或缺的一部分。Meta率先提出了生成式推荐范式HSTU，将推 荐参数扩展至万亿级别，取得显著成果。 近期，中科大与华为合作开发了推荐大模型部署方案，可应用于多个场景。 探索过程中还有哪些经验与发现？最新公开分享来了。 报告亮点包括： 具备扩展定律的生成式推荐范式正在成为未来趋势 如图1所示，推荐系统的发展趋势是逐渐减少对手工设计特征工程和模型结构的依赖。在深度学习兴起之 前，受限于计算资源，人们倾向于使用手工设计的特征和简单模型（图1A）。 随着深度学习的发展，研究者专注于复杂模型的设计，以更好地拟合用户偏好，并提升对GPU并行计算的利 用率（图1B）。 然而，随着深度学习能力的瓶颈，特征工程再次受到关注（图1C）。 如今，大语言模型扩展定律的成功启发了推荐领域的研究者。扩展定律描述了模型性能与关键指标（如参数 规模、数据集规模和训练资源）之间的幂律关系。通过增加模型深度和宽度，并结合大量数据，可以提升推 荐效果（图1D），这 ...