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快手：Doris 让 AB 场景提速 145 倍

InfoQ2026-07-08

AI 摘要

快手数据平台团队：因 Spark 计算慢、成本高，将 AB 指标生产链路迁移到 Doris，通过存储、计算、调度等优化，性能提升 145 倍、资源消耗降 72%，还刷新集群规模记录。

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快手最新论文提出的 Recommendation-as-Generation（RaG），把推荐系统从「在已有视频里找答案」推进到「根据用户兴趣生成答案」，已在快手大规模广告系统中部署，带来广告收入提升。

作者参加快手技术沙龙，认为生成式推荐正重构推荐系统底座。快手在生成式推荐领域体系化演进，如OneReason让推荐系统学会思考，Pool - Rec解决算力问题，OneSearch V2和GR4AD用于场景实践，还举办LLM - Rec挑战赛。

文章介绍 Codex 中的 Goals，它是持久目标，能让线程跨多轮对话朝明确结果推进。阐述了 Goals 与普通 prompts 的区别、编写方法、活跃后的变化、设计方式及适用场景等，还通过案例展示其在研究任务中的应用。