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摘要
腾讯广告与清华大学联合发表的创新性论文提出了一种全新的生成式广告推荐范式——GPR（Generative Personalized Recommendation），首次在大规模广告推荐场景中实现端到端的生成式建模。该范式突破传统多阶段推荐系统的局限，通过统一模型直接生成个性化广告排序结果，显著提升了推荐效率与准确性。GPR已在微信视频号广告系统中成功落地，实测数据显示其在点击率（CTR）和转化率（CVR）等关键指标上均取得显著增长，推动商业表现大幅提升。这一合作不仅体现了产学结合在前沿技术探索中的强大潜力，也为生成式AI在数字营销领域的应用开辟了新路径。
关键词
GPR范式,生成式推荐,端到端模型,广告创新,清华合作
在数字广告迅猛发展的今天，推荐系统已成为连接用户与内容的关键桥梁。传统广告推荐多依赖于多阶段的流水线架构，包括召回、粗排、精排等多个环节，各模块独立优化，虽在一定程度上实现了精准投放，但也带来了信息割裂、延迟高和模型协同困难等问题。随着生成式AI技术的崛起，尤其是大模型在自然语言处理和图像生成领域的突破，学术界与产业界开始探索将生成式方法引入推荐系统。这一趋势催生了“生成式推荐”的新方向，旨在通过统一建模实现从用户意图理解到结果生成的一体化输出。在此背景下，腾讯广告与清华大学的合作应运而生，双方联合提出的GPR范式，标志着生成式推荐从理论探索迈向大规模工业落地的重要一步。该范式不仅回应了行业对高效、智能推荐系统的迫切需求，更在微信视频号广告系统中验证了其可行性与优越性，为广告技术的演进注入了全新动能。
GPR（Generative Personalized Recommendation）作为一种全新的生成式广告推荐范式，其核心在于首次在大规模广告推荐业务中实现了端到端的生成式建模。不同于传统推荐系统中分阶段、多模型协作的架构，GPR通过一个统一的模型直接生成个性化广告排序结果，打破了原有系统中各模块之间的壁垒。这种端到端的设计使得用户行为、上下文信息与广告内容能够在同一框架下深度融合，显著提升了推荐的准确性与效率。GPR范式充分体现了生成式AI的优势——不仅能预测用户偏好，更能“生成”最优的推荐序列。该技术已在微信视频号广告系统中成功应用，实测数据显示其在点击率（CTR）和转化率（CVR）等关键指标上均取得显著增长，推动商业表现大幅提升。这一创新不仅是技术层面的突破，更是广告推荐范式变革的重要里程碑。
在广告推荐系统的发展历程中，传统多阶段架构长期占据主导地位，其将推荐流程拆解为召回、粗排、精排等多个独立模块，虽在特定场景下实现了可解释性与阶段性优化，但也带来了信息传递断层、系统延迟高企以及模型间协同成本高昂等固有弊端。随着用户行为日益复杂、内容形态愈发多元，这种割裂式结构已难以满足实时性与个性化并重的商业需求。在此背景下，端到端模型的兴起为广告推荐带来了全新可能。通过统一建模实现从输入到输出的全链路一体化处理，端到端模型能够深度融合用户行为、上下文环境与广告内容特征，显著提升推荐效率与准确性。然而，其在工业级大规模场景中的落地仍面临巨大挑战：如何在保证推理速度的前提下维持模型容量？如何应对海量数据带来的训练稳定性问题？又如何在复杂的业务指标体系中实现多目标平衡？腾讯广告与清华大学联合提出的GPR范式，正是在直面这些难题的基础上，首次在大规模广告推荐业务中成功实现了基于One Model的端到端生成式框架应用，不仅突破了技术瓶颈，更揭示了生成式AI赋能数字营销的巨大机遇。
GPR范式已在微信视频号广告系统中成功落地，成为生成式推荐技术从学术探索迈向工业实践的重要里程碑。该系统依托GPR的端到端生成能力，直接由单一模型完成个性化广告排序结果的生成，摒弃了传统多阶段流水线的冗余环节，大幅提升了推荐系统的响应速度与决策一致性。实测数据显示，GPR在点击率（CTR）和转化率（CVR）等关键指标上均取得显著增长，有效推动了广告主的投放效果与平台商业表现的双重提升。这一成功不仅验证了生成式推荐在真实复杂场景下的可行性与优越性，也彰显了腾讯广告在技术创新上的前瞻性布局。通过与清华大学的深度合作，GPR范式融合了学术界的理论洞察与产业界的实际需求，在算法设计、工程实现与业务适配等多个维度实现了协同突破，为生成式AI在数字广告领域的广泛应用提供了可复制的范本。
GPR范式已在微信视频号广告系统中成功落地，成为生成式推荐技术从学术探索迈向工业实践的重要里程碑。该系统依托GPR的端到端生成能力，直接由单一模型完成个性化广告排序结果的生成，摒弃了传统多阶段流水线的冗余环节，大幅提升了推荐系统的响应速度与决策一致性。实测数据显示，GPR在点击率（CTR）和转化率（CVR）等关键指标上均取得显著增长，有效推动了广告主的投放效果与平台商业表现的双重提升。这一成功不仅验证了生成式推荐在真实复杂场景下的可行性与优越性，也彰显了腾讯广告在技术创新上的前瞻性布局。通过与清华大学的深度合作，GPR范式融合了学术界的理论洞察与产业界的实际需求，在算法设计、工程实现与业务适配等多个维度实现了协同突破，为生成式AI在数字广告领域的广泛应用提供了可复制的范本。
GPR范式的应用在微信视频号广告系统中带来了显著的商业效益，其在点击率（CTR）和转化率（CVR）等关键指标上的显著增长，直接转化为广告主更高的投放回报与平台更强的变现能力。由于GPR采用端到端的生成式建模方式，减少了传统多阶段系统中的信息损耗与延迟，使得广告推荐更加精准且实时，极大提升了用户体验与广告互动意愿。这种技术革新不仅优化了广告生态的运行效率，也增强了广告内容与用户兴趣之间的匹配深度，从而激发了更多潜在消费行为。随着GPR在实际业务中的稳定运行，其带来的商业表现提升已获得广泛认可，标志着生成式AI技术在数字营销领域从概念验证走向价值创造的关键转折。这一成果也进一步巩固了腾讯广告在行业内的技术领先地位，并为未来更多场景的智能化升级奠定了坚实基础。
GPR范式作为腾讯广告与清华大学联合提出的生成式广告推荐新范式，其在技术路径上的突破为后续的持续优化与创新提供了广阔空间。该范式首次在大规模广告推荐业务中实现了基于One Model的端到端生成式框架应用，打破了传统多阶段系统中召回、粗排、精排等模块之间的壁垒，使得用户行为、上下文信息与广告内容得以在同一模型中深度融合。这种统一建模的方式不仅提升了推荐效率与准确性，也为未来引入更复杂的语义理解机制和动态用户意图捕捉创造了条件。随着生成式AI技术的不断演进，GPR有望进一步融合大语言模型的能力，在广告文案生成、视觉内容匹配以及跨模态推荐等方面实现一体化输出。此外，依托微信视频号广告系统的实际落地经验，GPR在训练稳定性、推理速度与模型容量之间的平衡已得到初步验证，这为后续在更多高并发、低延迟场景下的技术迭代奠定了基础。可以预见，GPR所代表的生成式推荐方向将持续推动广告系统从“预测式排序”向“智能生成式决策”的演进。
GPR范式的成功实践为整个广告行业指明了一条全新的技术发展路径。作为首个在大规模工业场景中实现端到端生成式推荐的范式，其在微信视频号广告系统中的显著表现——点击率（CTR）和转化率（CVR）等关键指标的提升——不仅验证了生成式AI在商业环境中的可行性，也预示着广告推荐系统正迈向更高层次的智能化阶段。未来，随着GPR范式在更多广告场景中的推广，其“统一模型直接生成个性化广告排序结果”的设计理念或将逐步取代传统的多阶段流水线架构，成为新一代推荐系统的主流范式。同时，腾讯广告与清华大学的合作模式也为产学协同树立了典范，表明前沿学术研究与复杂工业需求的深度融合能够催生真正具有变革意义的技术成果。可以预见，GPR所引领的生成式推荐浪潮将加速广告行业从“精准投放”向“智能创造”的转型，为数字营销生态注入持续创新的动力。
GPR范式作为腾讯广告与清华大学联合提出的创新性成果，首次在大规模广告推荐业务中实现了基于One Model的端到端生成式框架应用。该范式通过统一模型直接生成个性化广告排序结果，突破了传统多阶段推荐系统的局限，在微信视频号广告系统中成功落地。实测数据显示，GPR在点击率（CTR）和转化率（CVR）等关键指标上均取得显著增长，有效提升了广告主的投放效果与平台的商业表现。这一合作不仅验证了生成式AI在数字营销领域的可行性与优越性，也为广告推荐技术的演进提供了可复制的范本，标志着生成式推荐从理论探索迈向工业级应用的重要里程碑。