猫眼影戏
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陈禹铭
手机审查
猫眼影戏记者 王昱正 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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穷人的孩子早当家，暑假了，有些懂事的孩子为了磨炼自己，也为了给怙恃减轻些肩负，便趁暑假出去打工挣点学费和零花钱，这些学生有的是刚考完中考，有的刚加入完高考，许多是未成年人，孩子们首次出门打工，需要全社会的关爱和支持。
可就是有些老板黑了心，只顾自己赚钱，不管别人死活。他们招学生打工，显着知道学生打工只有一两个月，但他们却设置一个月甚至两个月的试工期，也不签条约，开的人为也很低，他们不给买社保但却会从微薄的人为中扣缴一两百块社保用度，并且往往把发人为的日期定到下月中旬，云云种种纷歧而足。更有甚者，好禁止易比及该发人为了，黑心人又找种种理由克扣人为，甚至拖着不发人为。
遇到这些事，你该怎么维权呢？劳动仲裁虽然可以，但时间长程序重大，也等缺乏呀。去求老板发发慈善，也纷歧定管用，有些人践就是记打不记吃，三句好话当不得一马棒棒，求也没用。那岂非就没招了？有！
最好最快的步伐，就是与小同伴们一起（人多点易受重视，但没有小同伴的话也没关系，胆大点一小我私家也中），带上你的身份证（没有身份证拿能证实身份的证件好比学生证也行）到打工地所在的区（县）找人力资源和社会包管局去，那里有一个劳动监察大队，找他们投诉举报，通常效果较好。投诉最好写个书面的《举报信》，举报人是你自己，姓名年岁性别民族住址****，被举报人是公司或工厂或营业部或个体老板，也著名称**认真人****（认真人及****不知道可不写），举报事由，则要写明你何时入厂打工及条约签署及拖欠人为情形，通常是没签条约没买社保乱扣人为不给加班费或拖欠人为，总有一款适合你，再写你的要求，简朴粗暴，快点把人为付了！请监察大队尽快举行监察处置惩罚。虽然，你得提供一些确着实工厂打工的证据，好比工牌，工号，条约，谈天纪录，照片，人为条等，大致就这些。也有些监察大队会让你填表，内容与《举报信》差未几，劳动监察大队一样平常会受理。
有时会遇到无良的监察职员，对你不睬不睬或忽攸你，让你找劳动仲裁，你可万万别听，就请他依法受理，《劳动包管监察条例》有明文划定，拖欠人为应当受理报案，且应当监察处置惩罚。但他就是不受理怎么办？你别和他就地斗，记着他工牌或姓名备用。你还可以在社保网站或政务网站上举报，怎样找到网站，自己百度，还可以打**投诉，拨打外地牢靠**区号＋12333即可投诉。
若是还没用怎么办？用大招，打市长热线12345，投诉被扣人为还投诉无门劳动监察还不管，劳监大队谁谁谁不受理你投诉，市长大人的**，一定会有人处置惩罚并反响给你的。
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