百度生成式推薦系統(tǒng)亮劍GTC 2026，分享最新技術(shù)突破與實(shí)踐成果
近日，NVIDIA GTC 2026在美國(guó)加州圣何塞如期舉辦，作為全球AI領(lǐng)域極具影響力的技術(shù)交流平臺(tái)，為全球頂尖技術(shù)力量提供了前沿成果展示與思想碰撞的空間。在這場(chǎng)AI算力與算法高水平對(duì)話中，百度作為中國(guó)AI企業(yè)的領(lǐng)軍者，向世界清晰展示了中國(guó)科技企業(yè)在全球核心技術(shù)賽道上的硬核實(shí)力與領(lǐng)先地位。其中百度商業(yè)技術(shù)憑借在生成式AI推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的原創(chuàng)突破與規(guī)?；涞貙?shí)力，強(qiáng)勢(shì)亮相本次國(guó)際盛會(huì)，面向全球業(yè)界企業(yè)和精英全面展現(xiàn)中國(guó)AI核心技術(shù)的領(lǐng)先水平與產(chǎn)業(yè)價(jià)值，以自主創(chuàng)新成果站穩(wěn)全球AI技術(shù)核心舞臺(tái)。
大會(huì)期間，百度商業(yè)體系商業(yè)研發(fā)總經(jīng)理劉林受邀出席“推薦系統(tǒng)專(zhuān)家與開(kāi)發(fā)者圓桌會(huì)議”，這場(chǎng)聚焦商業(yè)場(chǎng)景領(lǐng)先技術(shù)和行業(yè)未來(lái)的核心閉門(mén)對(duì)話中，百度向全球展示了技術(shù)內(nèi)功。劉林系統(tǒng)闡述了百度商業(yè)研發(fā)在生成式召回與排序核心框架上的前沿探索以及在商業(yè)應(yīng)用上帶來(lái)的顯著效果，“除了技術(shù)的領(lǐng)先力，我們更看重技術(shù)的務(wù)實(shí)落地，百度生成式推薦系統(tǒng)正持續(xù)為合作伙伴創(chuàng)造可量化的商業(yè)回報(bào)。” 劉林的分享憑借扎實(shí)的技術(shù)洞見(jiàn)以及顯著的業(yè)務(wù)實(shí)效獲得了業(yè)內(nèi)同行的贊許。
值得一提的是，就在大會(huì)前夕，百度發(fā)布的最新財(cái)報(bào)顯示，其AI原生營(yíng)銷(xiāo)收入實(shí)現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，全年收入達(dá)98億元，同比大幅增長(zhǎng)301%。數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的背后，百度商業(yè)生成式AI推薦系統(tǒng)發(fā)揮了重要作用。
卓越的技術(shù)離不開(kāi)前瞻性架構(gòu)體系的引領(lǐng)和支撐，此次會(huì)議，同樣來(lái)自于百度商業(yè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)的杰出架構(gòu)師焦學(xué)武受邀出席 “基于GPU優(yōu)化的檢索與訓(xùn)練，構(gòu)建工業(yè)級(jí)生成式推薦系統(tǒng)” 核心分論壇，與Meta、快手等國(guó)內(nèi)外頂尖技術(shù)團(tuán)隊(duì)同臺(tái)，向全球同行分享了首創(chuàng)的兩大核心技術(shù)架構(gòu)，全面解決生成式推薦精度不足、算力成本高、推理時(shí)延大等世界性難題，同時(shí)具備極強(qiáng)的通用性和擴(kuò)展性，應(yīng)用廣度持續(xù)拓寬，促進(jìn)商業(yè)技術(shù)在工業(yè)級(jí)場(chǎng)景的規(guī)?；涞貙?shí)踐與成果。
從 “匹配” 到 “生成”：百度重構(gòu)推薦系統(tǒng)底層邏輯
在GTC現(xiàn)場(chǎng)，百度向全球同行系統(tǒng)展示了其首創(chuàng)的生成式推薦系統(tǒng)的核心技術(shù)架構(gòu)——COBRA生成式召回與GRAB生成式排序模型技術(shù)。這兩大模型技術(shù)徹底顛覆了傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)的底層技術(shù)邏輯，實(shí)現(xiàn)了檢索效率瓶頸的突破；同時(shí)，通過(guò)十余項(xiàng)工程技術(shù)優(yōu)化，有效解決了生成式技術(shù)落地成本高、耗時(shí)長(zhǎng)的行業(yè)痛點(diǎn)。
與傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)依賴“用戶畫(huà)像-物品標(biāo)簽”的匹配邏輯不同，生成式推薦系統(tǒng)將推薦過(guò)程轉(zhuǎn)化為對(duì)用戶需求的推理與內(nèi)容生成。
傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)的底層邏輯就像“搬運(yùn)工+篩選員”：“搬運(yùn)工”把倉(cāng)庫(kù)里的產(chǎn)品逐個(gè)送到“篩選員”面前，“篩選員”拿著用戶畫(huà)像與產(chǎn)品標(biāo)簽進(jìn)行比對(duì)，最終選擇匹配度最高的產(chǎn)品推送給用戶。整個(gè)過(guò)程是機(jī)械的按圖索驥，缺乏對(duì)用戶需求和產(chǎn)品邏輯的深層理解。
而百度生成式AI推薦系統(tǒng)的底層邏輯，則更像“需求顧問(wèn)+決策顧問(wèn)”：COBRA召回模型技術(shù)類(lèi)似于“需求顧問(wèn)”，其“生成度量一體化”技術(shù)的創(chuàng)造性突破，使其從單方面刻畫(huà)需求，升級(jí)為既理解用戶需求、又理解產(chǎn)品供給的專(zhuān)家。它能夠結(jié)合用戶的歷史行為和實(shí)時(shí)場(chǎng)景，生成更具體、更精準(zhǔn)的需求表達(dá)。從技術(shù)上來(lái)說(shuō)針對(duì)生成式推薦初期無(wú)法兼顧高階興趣生成和細(xì)粒度刻畫(huà)的困境，COBRA提出的生成度量一體化范式，通過(guò)稀疏稠密融合表征、交替學(xué)習(xí)建模、Beam Fusion推理等創(chuàng)新高效融合了兩種范式優(yōu)點(diǎn)大幅提升精度，從而能夠結(jié)合用戶的歷史行為和實(shí)時(shí)場(chǎng)景，找到更具體、更精準(zhǔn)的需求表達(dá)。該項(xiàng)技術(shù)相關(guān)文章也被全球機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能領(lǐng)域最頂級(jí)、最具影響力的學(xué)術(shù)會(huì)議之一NeurIPS 2025接收。
GRAB排序模型技術(shù)則更像“決策顧問(wèn)”的角色，從COBRA生成的候選中決策精選出最優(yōu)的廣告集合。從技術(shù)層面，上一代以經(jīng)驗(yàn)主義離散特征為主的深度學(xué)習(xí)范式存在嚴(yán)重的用戶興趣理解和建模不足問(wèn)題，而GRAB基于生成式模型技術(shù)的重構(gòu)能夠?qū)τ脩魵v史行為序列進(jìn)行更加精準(zhǔn)全面的理解和刻畫(huà)，同時(shí)通過(guò)多通道行為序列融合、Token-Lora-Cache、Sparse-Moe、Target Aware動(dòng)態(tài)稀疏化注意力等技術(shù)進(jìn)一步拓寬了模型的scaling能力，最終實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的個(gè)性化排序決策能力和廣告點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化效率的進(jìn)一步突破。
而這兩套先進(jìn)的生成式模型技術(shù)在實(shí)際百度商業(yè)產(chǎn)品的規(guī)?；涞兀嬖诰薮蟮乃懔Τ杀咎魬?zhàn)，商業(yè)研發(fā)上線了數(shù)十項(xiàng)生成式模型性能優(yōu)化技術(shù)，如：kv cache、算子融合、量化、稀疏化、并行化、異步等，在模型效果幾乎無(wú)損的情況下，實(shí)現(xiàn)了幾十倍的算力成本節(jié)省，最終實(shí)現(xiàn)了國(guó)內(nèi)首次生成式推薦框架的工業(yè)級(jí)規(guī)?；柯涞亍?/strong>
商業(yè)推薦系統(tǒng)學(xué)會(huì)了如何拆解需求、如何根據(jù)用戶行為生成精準(zhǔn)的產(chǎn)品描述，再按描述提取對(duì)應(yīng)產(chǎn)品。隨后，產(chǎn)品設(shè)計(jì)師還會(huì)根據(jù)實(shí)時(shí)場(chǎng)景進(jìn)行個(gè)性化包裝，通過(guò)理解用戶的即時(shí)意圖而非過(guò)往標(biāo)簽，讓廣告從生硬的打擾變?yōu)閯偤眯枰馁N心服務(wù)。這一變革為廣告主帶來(lái)了顯著的商業(yè)回報(bào)，同時(shí)也依托COBRA召回和GRAB排序等先進(jìn)生成式模型技術(shù)，推動(dòng)廣告系統(tǒng)向能夠一步完成需求識(shí)別與創(chuàng)意生成的超級(jí)智能體演進(jìn)。
從“生成度量一體化”的技術(shù)突破，到全鏈路規(guī)?；涞?，百度正推動(dòng)推薦引擎從傳統(tǒng)“匹配邏輯”向全新“創(chuàng)作邏輯”升級(jí)，為全球搜廣推領(lǐng)域打開(kāi)了新的增長(zhǎng)空間。這不僅是一次技術(shù)迭代，更是對(duì)整個(gè)廣告范式的重塑。未來(lái)，隨著技術(shù)成本持續(xù)降低、AI能力不斷進(jìn)化，廣告將向“超個(gè)性化”與“強(qiáng)互動(dòng)性”發(fā)展：廣告素材、視覺(jué)風(fēng)格、文案表達(dá)均可依據(jù)用戶偏好實(shí)時(shí)智能生成，用戶可直接在信息流廣告中與AI實(shí)時(shí)交互。從被動(dòng) “看廣告” 到主動(dòng) “對(duì)話廣告”，從內(nèi)容觸達(dá)到高效轉(zhuǎn)化的鏈路將被全面縮短，真正實(shí)現(xiàn)每一次推薦更懂用戶，每一份投入更具商業(yè)價(jià)值。
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