🎯 情报来源：机器之心
近日，快手技术团队推出了一项名为「OneRec」的端到端生成式推荐系统。这一系统通过架构级创新，显著提升了推荐模型的有效计算量和算力利用率，同时大幅降低了运营成本。在效果方面，OneRec将有效计算量提升了10倍，强化学习技术在推荐场景中焕发新生；在成本方面，训练/推理MFU分别达到23.7%和28.8%，通信与存储开销锐减，OPEX仅为传统方案的10.6%。
核心要点：
- OneRec将推荐模型的有效计算量提升了10倍。
- 训练/推理MFU（模型算力利用率）分别达到23.7%和28.8%。
- 运营成本（OPEX）降低至传统方案的10.6%。
- 停留时长提升0.54%-1.24%，7日用户生命周期（LT7）增长0.05%-0.08%。
- 在本地生活服务场景，GMV增长21.01%，订单量提升17.89%。
📌 情报分析
技术价值：极高
OneRec通过Encoder-Decoder架构实现了推荐系统的端到端生成，解决了传统级联架构的算力效率低下、目标函数冲突以及技术代差等问题，其MFU水平接近主流AI模型，展示了极高的技术创新性。
商业价值：高
该系统已在快手短视频和本地生活服务场景中实现大规模应用，并在关键指标上取得显著提升，例如GMV增长21.01%，证明了其对业务增长的强大推动作用。
趋势预测：
未来3-6个月，随着强化学习和多模态融合技术的进一步优化，OneRec有望在更多推荐场景中落地，成为行业标杆技术，同时推动推荐系统向更高效、更智能的方向发展。