文章核心观点 - 当前电商广告推荐算法存在“购买后重复推荐同类商品”等不精准问题，其根源在于传统算法难以有效利用5G时代爆发的多模态（文本、图片、视频）用户数据 [1][3][6] - “全模态生成式推荐”是广告推荐算法领域的革命性技术路线，它能融合多模态数据，为用户生成个性化内容，甚至预测未来需求，从而提升推荐精准度与用户体验 [5][11][13] - 全模态生成式推荐技术的全面落地面临三大技术难点：多模态数据噪声与缺失、超大规模稀疏ID的处理、以及新商品/用户的冷启动问题 [13][15][17][18] - 腾讯广告通过举办2025年算法大赛（奖金池360万元人民币），以“以赛育人”的方式吸引和培育人才，汇集创新方案以攻克行业技术难题，并推动该技术路线的产学研用协同发展 [18][19][23][26] - 算法大赛成果显著，冠军方案通过构建三级会话体系、采用Dense模型等技术提升了推荐效率与精准度，验证了扩大训练规模的可行性，并为腾讯广告输送了人才，直接提升了业务指标（如广告点击率提升2%） [19][21][23][24] - 腾讯广告此举不仅旨在引领行业技术革命，解决广告推荐不准的行业痛点，也践行了其“技术造福行业与社会”的品牌价值理念和“科技向善”的责任担当 [26][30] 行业现状与痛点 - 5G时代移动互联网视频广告内容爆发式增长，用户数据从“文本+图片”扩展为“文本+图片+视频”，但传统推荐算法无法有效利用新增的视频等数据类型 [8][9] - 传统广告推荐算法采用“判别法”，依赖用户历史行为标签，导致出现“购买吹风机后仍推荐吹风机”等不精准、令用户反感的乱推荐现象 [3][6][11][18] - 广告推荐不准的问题降低了用户体验，也为后续的点击和购买行为带来了负面影响 [6][11] 技术革新：全模态生成式推荐 - 全模态生成式推荐技术能天然融合文本、图片、视频等多模态用户数据，为每位用户创造个性化的推荐内容 [11] - 该技术具备“预测未来”的能力，能结合用户多模态行为数据（如看电影、搜图片、听歌）推测用户情绪与潜在需求，从而进行精准的商品推荐 [13] - 技术落地面临三大核心难点：1) 多模态训练数据存在缺失率高、信噪比低（如图文不符、清晰度差）的问题；2) 电商平台商品SKU超十亿、用户数亿，处理此类不可拆分的超大规模稀疏ID对系统架构提出挑战；3) 需解决冷启动问题，要求模型具备强泛化能力，仅凭商品信息即可推测潜在兴趣用户 [13][15][17][18] 2025腾讯广告算法大赛 - 大赛赛题为“全模态生成式推荐”，旨在吸引技术人才共同攻克该技术路线的落地难题 [3][5] - 大赛奖金池高达360万元人民币，并为人才提供职业发展通道：决赛所有队伍成员有机会获得Offer意向书，前10名队伍成员100%获得Offer意向书，进入复赛成员100%获得实习Offer [25] - 大赛采用“以赛育人”模式，成功为行业吸引、培育并输送了人才，许多参赛者入职腾讯广告后成为业务顶梁柱，并将其大赛方案应用于实际业务，显著提升关键指标 [18][23][24] 大赛创新成果与方案 - 冠军队伍Echoch构建了三级会话体系，有效归纳杂乱用户行为数据，并让模型能根据广告目标（如转化）为用户不同行为设定不同权重，显著提升广告目标兑现率 [19][21] - Echoch队伍采用Dense模型作为技术底座，实现了在海量数据中快速精准调取相关内容，同时大幅降低对性能的要求 [21] - 参赛者“也许明天”验证了Scaling Law（规模定律）在生成式广告推荐模型训练中同样有效，即增加训练数据、模型参数和算力能提升效果，为行业加大资源投入提供了信心 [21][23] - 往届大赛人才将技术方案应用于实际业务：如优化pCTR/pCVR模型大幅提升广告转化率；将“新鲜度特征”融入推荐系统，直接使广告点击率提升2% [24] 腾讯广告的战略与行业影响 - 腾讯广告主动联络全球专家举办算法大赛，构建“产学研用”协同生态，促进高校学术知识与产业需求对接 [26] - 为加速全模态生成式推荐路线落地，腾讯广告将无偿开源训练数据集，为行业发展和学术进步提供支持 [26] - 腾讯广告此举被视为行业技术风向标，旨在引领广告行业的技术革命，刷新大众对广告的认知，并践行“科技向善”的责任担当 [26][30] - 2025年算法大赛吸引了数千位技术人才参与，其技术方案预计将在未来应用于实际生产场景 [28][30]

公司人才战略与招聘 - 公司举办面向顶尖技术人才的“TGT计划”燃力之旅活动，现场有近200名已接受意向函的候选人[1][2] - 候选人来自清华、北大、浙大、港科大等全球顶尖高校，是行业最头部的AI相关技术人才，手握多个顶级互联网公司及大模型玩家的顶尖offer[1][3] - 公司通过“TGT计划”招募高潜技术核心力量，并为该计划提供“三导师”培养机制，包括技术导师、业务导师和成长导师[56][57][58] - TGT成员周报的关键内容可以直达CEO本人，例如有成员曾收到CEO对其产品想法的直接回复[59][60] 顶尖人才选择公司的动因 - 候选人Daniel选择公司的出发点在于“做事”，他关注生成式推荐项目的推进状态和资源配置，在与团队多次沟通后确认了公司对该项目的重视程度[16][17][19][20] - 候选人Kyrie选择公司的核心吸引力在于既有创业热情，又尊重其技术理想，使其有机会带领团队做出有意义的产品，而非成为一颗螺丝钉[16][26][27] - Kyrie在对比多个offer时，认为公司的数据质量和系统完整性给他留下了深刻印象，公司依托多年沉淀的电商和供应链能力，拥有海量真实、闭环的数据链路，为大模型训练提供了“弹药库”[30] - 从Kyrie的视角看，电商+Agent是C端AI产品最天然的应用场景，在公司这样的高频交易平台上，Agent能覆盖选品、搜索、比价、下单、售后的全链路[31] - 两位候选人均提到公司内部有相对纯粹的技术氛围，技术岗能够全身心投入代码，不受困于繁复流程和复杂汇报层级[23] - 公司为员工提供全面的生活保障，包括免费餐食和拎包入住的公寓，解决了通勤、房租和吃饭问题[72] 公司技术投入与业务方向 - 公司去年升级使命，提出“技术为本，让生活更美好”，展现出对技术的重视与决心[21] - 公司正在将传统的“召回-粗排-精排”推荐链路，升级为生成式推荐模型，这是公司最核心的推荐系统升级方向之一[34][35] - 对于电商平台，生成式推荐直接绑定着在AI 2.0时代最主要的流量入口和转化阵地[36] - 公司高级副总裁提到，公司致力于做能够穿越周期的创新，将技术与产业界的挑战问题相结合，产生长期有价值的技术工作[48][49] - 公司在技术投入上秉持长期主义，例如在生成式推荐项目上投入大量计算资源，且在该阶段不要求短期ROI[23][50] 人才入职后的发展与实践 - TGT计划成员一进入公司就能参与核心项目，例如Daniel入职后立即加入了生成式推荐系统的结构性改造项目核心开发团队[34][37] - Daniel在入职三个月后，其参与的生成式推荐算法在公司App灰度上线，应用于百亿补贴频道、结算页等场景，转化率稳定提升[39] - 由于项目数据表现突出，Daniel在入职后不久便获得新机会，前往供应链部门带领一个小团队，攻坚AI算法在供应链领域的落地[39] - Kyrie的核心工作是开发公司站内的京言Agent，团队给予他充分自由度，在支持现有技术需要的同时，放手让他探索下一代技术[41][42] - Kyrie探索的下一代Agent版本，旨在不依赖预设流程，而是让模型根据用户对话上下文自动生成多步指令链，该版本已兼容电商、外卖、酒旅等多个模块[43][44] 公司内部环境与文化 - 公司技术团队氛围扁平，技术一号位会直接在群里与团队成员随时交流讨论，没有复杂的汇报层级和冗余的会议[53] - 项目团队分工明确，合作顺畅，例如生成式推荐系统项目算法同学约10人，加上其他职能同事，大家目标一致[53] - 公司为技术人才提供了“干扰少”、“节奏稳”的工作环境，以及足够的信任和机会，允许年轻人在“主线剧情”里大展拳脚[52][66][69] - 公司提供的平台允许没有“资历”的员工，其建议和代码都可以成为新产品的一部分[67]

文章核心观点 - 腾讯广告主办的算法大赛反映了推荐系统从判别式向生成式方法的范式迁移 [10][16] - 比赛吸引了8000多人报名，冠军团队可获得200万元奖金，总奖金池达360万元 [11][23] - 参赛选手在真实业务数据上展现出与工业界接轨的技术能力，年轻一代已走在技术前沿 [29][31] 比赛背景与赛题设置 - 比赛目的是让模型预测用户下一刻可能感兴趣的广告，提升广告推荐精准度 [11] - 赛题为"全模态生成式推荐"，使用脱敏的真实多模态数据（文本、图像、语音、视频等） [16][17] - 数据规模达到千万量级，包含大量缺失值和噪声，接近实战场景 [21][23] 技术路线与创新 - 传统判别式方法存在冷启动问题，无法有效处理新用户或新物品 [13][14] - 生成式方法通过多模态信息理解实体本质，实现强大的泛化能力 [15] - 选手尝试不同生成式框架，创新性地将大语言模型方法应用于广告推荐领域 [31] 参赛团队表现 - 冠军团队Echoch来自华中科技大学、北京大学、中国科学技术大学 [25] - 亚军团队leejt来自中山大学 [27] - 选手方案可直接用于分布式部署，与工业界实际工作非常接近 [29] 社区互动与人才培养 - 参赛选手在小红书等平台积极分享技术方案，形成独特的开源协作氛围 [2][5][7] - 腾讯设立"青云计划"吸纳优秀选手，提供导师、资源和算力平台支持 [35] - 年轻一代展现出的科研工程能力和开源文化获得高度认可 [31][35]

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