快手发布EMER框架 “自进化”AI重塑短视频推荐模式
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快手发布EMER框架 “自进化”AI重塑短视频推荐模式
发布时间:2026-02-24 22:10:48
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近日,自进化快手发布全新端到端多目标融合排序框架——EMER。快手框架该框架以“会比较、发布自进化”的重塑核心能力,重构了传统依赖人工经验公式的短视推荐模式,在快手主站App与极速版应用中实现了七日留存提升0.13%到0.2%、频推用户停留时长提升1.2%到1.4%的荐模显著效果,为行业推荐系统的自进化智能化升级提供了可落地方案。

告别“一刀切”:传统推荐公式的快手框架瓶颈与破局

过去十年,行业普遍采用“人工设计公式”进行推荐排序:工程师将用户点赞、发布观看时长等指标赋予不同权重,重塑通过线性公式计算视频的短视优先级。这种方法虽简单直观,频推却难以应对日益复杂的荐模用户需求:一套公式如何适配千万用户的个性化偏好?当“提升留存”与“增加播放量”等目标发生冲突时,人工调参又该如何精准权衡?自进化

传统方法本质上是让模型为每个视频“单独打分”,但排序的真谛在于“比较”。快手推出的EMER框架的核心突破在于,它让AI模型学会了在同一批候选视频中进行比较和选择,更贴近真实的推荐场景。同时,EMER构建了一套基于“相对优势满意度 + 多维满意度代理指标”的方法体系,形成有效的监督目标,从而精准量化并持续优化用户满意度。

推荐模型常面临“离在线效果不一致”的难题。对此,快手提出新指标——“单位时间互动概率”,将模型的优化方向从“提高用户对单个视频的互动概率”调整为“提升用户在一分钟内产生的互动频次”,显著增强了离线训练与在线效果的一致性,为模型高效迭代打下坚实基础。

落地成效显著,跨场景复用能力凸显

EMER 框架并非理论方案,而是经实战验证的 “增效利器”。从实验数据来看,效果超出预期,对比传统人工公式,快手极速版七日留存提升0.196%、停留时长提升1.392%;快手App七日留存提升0.133%、停留时长提升1.199%,单列短视频观看次数提升2.996%,实现多目标均衡增长。

此外,EMER框架已成功扩展至快手端到端生成式推荐系统OneRec的奖励模型中,并带来停留时长0.56%的额外提升,证明了其强大的跨场景、跨链路复用能力。

引领行业变革,提供可落地的智能排序方案?

从 “人工调公式” 到 “AI 自进化”,EMER 框架不仅为快手带来业务增长,更破解行业三大长期难题:定义模糊的用户满意度、排序中的比较关系感知、模型目标与评估 Metric 设计。其 “可落地、可验证” 的特性,为短视频乃至整个推荐领域提供了全新思路,推动行业向更智能、更高效的方向迈进。?

未来,快手将持续优化 EMER 框架,挖掘更精准的用户信号,进一步提升个性化能力,为用户创造更优质的内容消费体验。

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