聞樂 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

AI時代，最賺錢的姿勢是什么？

去年，全行業(yè)都在卷生成式AI，發(fā)力AIGC。

大家忙著給廣告配AI生成的創(chuàng)意圖，用大模型寫帶貨文案，搞多模態(tài)推薦。

那一陣子，轉(zhuǎn)化率確實肉眼可見地起飛了。

但冷靜下來再看，這些探索仍停留在局部優(yōu)化層面，沒有真正撼動推薦引擎的核心底層架構(gòu)。

今年，風(fēng)口變了。

硅谷的Meta、國內(nèi)的字節(jié)跳動以及騰訊，這些掌握著全球最頂級流量和廣告變現(xiàn)能力的頭部玩家，集體扎進(jìn)了一個更深、更狠的方向——

推薦系統(tǒng)的統(tǒng)一建模。

通俗點說，推薦系統(tǒng)正在經(jīng)歷屬于它的“大模型時刻”

過去推薦系統(tǒng)靠各種算法模塊拼湊，結(jié)構(gòu)異構(gòu)混亂，在GPU上造成嚴(yán)重顯存浪費、算力低效，還限制了模型規(guī)模，形成GPU算力黑洞

統(tǒng)一建模的思路就直接多了，用一套同構(gòu)大模型Backbone替代拼湊架構(gòu)。

它從底層適配GPU并行特性，讓超大特征、超長行為序列能在高并發(fā)下跑起來，解決顯存與算力低效問題。

從賺錢角度說得直白點，誰能把這套體系跑通，誰就是當(dāng)下AI時代最稀缺的頂級工程人才。

現(xiàn)在，這個挑戰(zhàn)書已經(jīng)發(fā)到了全球頂尖人才手中，而且還是以KDD Cup 2026官方賽題的身份。

推薦系統(tǒng)到了不得不“統(tǒng)一”的時候

先說說，為什么統(tǒng)一建模突然成了全行業(yè)的共識？

要理解這一點，我們得先看看推薦系統(tǒng)過去20年是怎么走過來的。

長期以來，工業(yè)界推薦系統(tǒng)一直跑在兩條并行的軌道上。

一條是序列建模軌道，致力于捕捉用戶的時間線。

從早期的DIN、DIEN到后來的Transformer，都想要識別出用戶昨天買了啥、前一秒看了啥？半年前搜過裝修，今天要買家具，這倆之間有啥關(guān)系？

這是在捕捉時序興趣與即時意圖；

另一條是特征交互軌道，它的活兒更細(xì)。

從DeepFM、DCN到AutoInt，專挖高維特征之間那些隱秘的聯(lián)系。

比如“25歲+程序員+周五晚上”這個組合，對某款機(jī)械鍵盤的購買潛力有多大？

這是在挖掘靜態(tài)屬性與上下文的深度組合潛力。

在CPU時代，這種“雙軌并行、后期融合”的方案是工程上的標(biāo)準(zhǔn)解法。

因為CPU擅長處理分支邏輯，就適合這種碎片化的異構(gòu)計算。

然而，當(dāng)算力基礎(chǔ)設(shè)施全面轉(zhuǎn)向GPU后，這種異構(gòu)架構(gòu)的致命傷被無限放大了。

兩套完全不同的網(wǎng)絡(luò)模型，意味著要維護(hù)兩套梯度更新和內(nèi)存空間。

計算資源無法高效池化，算力利用率極低。

顯存分配也嚴(yán)重不均，比如序列模型可能吃掉了大量顯存，而特征交互模型卻在閑置，兩者沒法靈活調(diào)配。

更關(guān)鍵的是，大語言模型之所以能通過堆算力實現(xiàn)智能爆發(fā)，靠的是Transformer的同構(gòu)架構(gòu)可以隨著參數(shù)和數(shù)據(jù)的增加呈冪律增長；

而推薦系統(tǒng)的拼湊式異構(gòu)架構(gòu)，根本無法實現(xiàn)這種高效的Scaling Law

把模型參數(shù)從10億硬拉到100億，帶來的往往不是智能的躍遷，而是系統(tǒng)崩潰和延遲激增。

目前，國際前沿已經(jīng)發(fā)出了清晰的信號：

Meta正在推動統(tǒng)一多模態(tài)基礎(chǔ)模型，在Instagram和Facebook Feed上通過統(tǒng)一架構(gòu)替代了原有的零散模型，帶來了轉(zhuǎn)化率5%以上的可觀測提升。

在廣告業(yè)務(wù)這種體量下，5%的提升可能意味著每年數(shù)十億美元的營收增量。

△圖源：Engineering at Meta

字節(jié)跳動也提出了統(tǒng)一的Transformer-style架構(gòu)，試圖同時建模序列行為與密集的特征交互，明確指向解決Co-scaling瓶頸，并在抖音在線實驗中顯著提升了用戶留存。

大家的共識越來越清晰：單一同構(gòu)架構(gòu)，是推薦系統(tǒng)進(jìn)入下一代Scaling Law的必經(jīng)之路。

但問題也擺在這兒，目前大家的方案都是在各自封閉的系統(tǒng)、私有的數(shù)據(jù)集上驗證的。

全球開發(fā)者迫切需要一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集、統(tǒng)一的評測規(guī)則，來共同驗證這一路徑的可行性。

于是，作為國內(nèi)廣告推薦技術(shù)的領(lǐng)頭羊，騰訊站出來了。

中國算法大賽首登KDD Cup主舞臺

就在這個技術(shù)轉(zhuǎn)型的深水區(qū)，2026騰訊廣告算法大賽完成了一次里程碑式的升級——

正式與數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域全球最頂級的學(xué)術(shù)會議KDD聯(lián)動，以KDD Cup 2026官方賽道的身份亮相全球舞臺。

對于圈內(nèi)人來說，KDD Cup的含金量就不用多解釋了。

它作為AI頂會，每年吸引全球數(shù)千名頂尖學(xué)者和工程師參與。

廣告CTR（點擊率）預(yù)估、產(chǎn)業(yè)級實時預(yù)測，甚至早期的搜索引擎排名優(yōu)化，很多改變世界的算法邏輯，都誕生在這個比賽中。

這次聯(lián)動也意味著，中國廣告業(yè)務(wù)一線最真實、最硬核的工程難題，已經(jīng)具備了讓全球最頂尖算法人才共同攻克的學(xué)術(shù)價值，該課題正式站上了全球最高的學(xué)術(shù)擂臺。

本屆大賽的正式賽題為《Towards Unifying Sequence Modeling and Feature Interaction for Large-scale Recommendation》（面向大規(guī)模推薦的統(tǒng)一序列與特征交互建模）。

名字有點長，但核心邏輯說簡單點就仨字：大一統(tǒng)

大語言模型靠同構(gòu)Transformer堆疊，釋放了Scaling Law的威力，實現(xiàn)了智能的爆發(fā)式躍遷。

而推薦系統(tǒng)長期困在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)里，始終難以走上這條規(guī)模化擴(kuò)展之路。

本屆賽題的本質(zhì)，其實就是在問一個問題——

推薦系統(tǒng)能不能迎來屬于自己的Scaling Law時刻？

參賽者需要設(shè)計一套統(tǒng)一的Recommendation Block，不能再搞復(fù)雜的異構(gòu)拆分，而是要嘗試用統(tǒng)一的Tokenization，同時建模序列行為與多域特征。

這不僅要求模型在AUC（模型效果）指標(biāo)上有所突破，還得兼顧實際業(yè)務(wù)中的推理效率。

畢竟，在騰訊廣告數(shù)十億日活用戶的真實場景中，任何算法創(chuàng)新都必須在毫秒級響應(yīng)和有限算力約束下落地。

更值得關(guān)注的是，賽題數(shù)據(jù)來自騰訊廣告每日服務(wù)數(shù)十億用戶的真實脫敏業(yè)務(wù)，包含100+個脫敏特征字段。

基于這樣一份源自真實業(yè)務(wù)、規(guī)模龐大的工業(yè)級數(shù)據(jù)，比賽不光考驗參賽者的工程落地能力，更鼓勵他們在技術(shù)無人區(qū)展開前沿探索。

為此，騰訊廣告特別設(shè)立了技術(shù)創(chuàng)新獎，而且是兩個——

一個是Scaling Law創(chuàng)新獎，專門獎勵那些在參數(shù)規(guī)模與性能冪律驗證上有原創(chuàng)性突破的隊伍。

這個獎項聚焦推薦系統(tǒng)的規(guī)?；芰Γ攸c關(guān)注模型性能隨參數(shù)規(guī)模、數(shù)據(jù)量及算力投入的冪律增長關(guān)系，鼓勵選手用原創(chuàng)性方法，揭示規(guī)?；^程中的核心約束與優(yōu)化空間，形成可復(fù)現(xiàn)、可遷移的技術(shù)結(jié)論。

另一個是統(tǒng)一架構(gòu)創(chuàng)新獎，獎勵在Recommendation Block設(shè)計上做出開創(chuàng)性探索的團(tuán)隊。

這個獎瞄準(zhǔn)的是廣告推薦的核心痛點，希望選手們能夠突破傳統(tǒng)推薦架構(gòu)中特征交叉與序列建模模塊割裂、算力適配性不足的局限，提出兼顧表達(dá)能力與推理效率的同構(gòu)化設(shè)計，為大規(guī)模廣告推薦系統(tǒng)提供更具擴(kuò)展性、也更能落地的架構(gòu)方案。

這兩個獎項，每項都帶4.5萬美元的獎金??！

劃重點：創(chuàng)新獎花落誰家不和總排名掛鉤，哪怕排名沒沖在前列，只要方案夠亮眼、有突破性，獎金照樣到手。

這就很鵝廠了。

為啥這么說呢？

因為我想起來去年騰訊廣告大賽的技術(shù)創(chuàng)新獎……那可是在頒獎典禮現(xiàn)場臨時增設(shè)的。

當(dāng)時選手答辯完，鵝直接拍板加設(shè)獎項，就為了獎勵那支排名不在前三，但方案極其出彩的隊伍。

今年直接設(shè)了兩個創(chuàng)新獎，還提前把獎金擺在這兒了。

意思很明確，只要你的方案夠秀，騰訊廣告就能讓你滿載而歸?。Z廠大氣）

@技術(shù)搭子們，快來組隊啦

朋友們看到這兒，是不是已經(jīng)坐不住了？

別急，咱這就來嘮嘮大獎的事兒。

騰訊今年不光賽制升級，大獎也升級了。

先說最實在的獎金，總獎金池88.5萬美元，折合人民幣600萬+：

• 學(xué)術(shù)賽道的54萬美元中，冠軍獨享30萬美元（約200萬人民幣）；
• 工業(yè)賽道共有25.5萬美元，冠軍享15萬美元。

沒錯，騰訊廣告算法大賽今年第一次開設(shè)了單獨的社會賽道。

以前算法大賽基本是學(xué)生的天下，今年騰訊直接喊話憋了一肚子架構(gòu)優(yōu)化想法、卻苦于沒場景驗證工程師們——

來，這兒有題，有數(shù)據(jù)，有算力，真刀真槍干一場！

好好好，學(xué)術(shù)派和工業(yè)派，終于要在同一個擂臺上競技了。

一邊是Paper讀得飛起的頂尖學(xué)子，一邊是處理過千萬級QPS并發(fā)的老工程師……這畫面，刺激。

再加上前面提到的9萬美元的創(chuàng)新獎，專門留給那些名次不靠前但思路真牛的隊伍。

去年騰訊廣告算法大賽吸引了全球8400+選手、超2800支隊伍參加。

當(dāng)時我去這個國內(nèi)規(guī)模最大的企業(yè)算法競賽之一的現(xiàn)場圍觀了一波，冠軍大獎那真是看得人眼饞。

除了獎金，其實比賽本身也是一條通往大廠的快速通道，往屆不少選手，就是在大賽里殺出重圍后，搭上了大廠直通車。

說得直白點，這場比賽不僅是一場技術(shù)競技，也是一場提前批的超級校招。

表現(xiàn)優(yōu)秀的選手，有機(jī)會獲得校招直通終面資格，簡歷都不用走常規(guī)海投通道。

上屆大賽的前10名隊伍均獲得了騰訊offer意向書。

至于社會賽道的工程師們，后續(xù)的合作機(jī)會、行業(yè)交流……你懂的。

今年除了獎金和綠色通道，還有一些隱形收益值得提一嘴。

比如，優(yōu)秀方案會被收錄進(jìn)KDD 2026 Workshop Proceedings。

對學(xué)生黨來說，簡歷上又能填漂亮的一筆。

難怪最近刷小紅書，看到很多學(xué)生正在集結(jié)組隊，這比賽獎金是真多，機(jī)會是真好哇。

來了來了，所有想要瓜分這600多萬獎金的朋友們，這份AOE時間表拿好啦：

• 3月19日-4月23日：全球報名開啟，組隊完成后可通過大賽官網(wǎng)完成報名。
• 4月24日-5月23日：第一輪競賽，全量數(shù)據(jù)集開放，每天有3次提交機(jī)會。
• 5月25日-6月24日：第二輪競賽，只有TOP50隊伍能進(jìn)入，數(shù)據(jù)集規(guī)模擴(kuò)大10倍。
• 8月9日-13日：KDD 2026會議期間舉行頒獎典禮。

想要報名參賽的朋友，文末報名通道戳起來～

今年的大獎，等你來拿！

報名通道：https://algo.qq.com/?type=register&channel=xzy

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