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“快手探索者LLM-Rec挑战赛2026”决赛收官，上演“大模型×推荐系统”终极对决
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“快手探索者LLM-Rec挑战赛2026”决赛收官，上演“大模型×推荐系统”终极对决
发布时间：2026-09-24 14:00:05
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“快手探索者LLM-Rec挑战赛2026”决赛收官，上演“大模型×推荐系统”终极对决
/e3pmh164r/e3pmtm015
<article><section data-type="rtext"><p>由北京市委网信办、市委互联网企业工委、市教委、市科委中关村管委会、市经信局等指导，快手与ACM SIGIR 2026（第49届ACM国际信息检索大会）合作举办的“快手探索者LLM-Rec挑战赛2026”于9月19日在北京举行决赛线下路演。从全球231所院校、1205支报名队伍中突围而出的20支队伍、54名选手齐聚现场，以近7小时的路演答辩，完成了一场围绕“大模型×推荐系统”的终极对决。最终，来自新加坡国立大学的参赛队伍“菊花梨高智商推荐”获得总冠军。</p><p><i class="pic-con"></p><p><em data-scene="strong">全球231所院校人才集结，共赴面向未来的“算法大考”</em></p><p>“快手探索者LLM-Rec挑战赛2026”聚焦大模型与推荐系统融合，面向全球院校的全日制在校学生开放，参赛者不限国籍、院校和专业。赛事总奖金池达99万元，并提供快手Offer直通终面、快STAR评级机会等人才激励。</p><p>与常见的刷榜竞赛不同，本次赛事要求选手在快手提供的OneReason预训练基础模型之上进行真实创新：推荐系统不仅要记住行为统计，更要真正理解用户与内容的语义，同时具备“懂物料内容、懂用户兴趣、懂推荐思维、懂世界知识”四项能力。为此，快手开放了50万条脱敏的真实用户行为数据、短***Caption与Semantic ID等完整训练***，并由万擎平台提供数据管理、模型精调与评测的全链路算力支持。</p><p>快手技术副总裁罗诚表示：“我们希望通过这次比赛，让学术界的前沿思路与业界真实问题在这里碰撞，为推荐技术的发展提供新的变量。”</p><p><i class="pic-con"></p><p>中国人民大学教授、高瓴人工智能学院执行院长文继荣认为，本次比赛能让所有人看见同学们对推荐问题的洞见、思想的闪光，以及这个工作对未来的价值。</p><p><i class="pic-con"></p><p>报名启动后，本次赛事便展现出极高热度，共吸引1205支队伍、2030名选手参赛，覆盖斯坦福大学、帝国理工学院、清华大学、北京大学、中国科学技术大学、香港中文大学、新加坡国立大学、阿尔托大学等全球231所院校。初赛阶段，参赛队伍累计提交超3.3万次有效评测，评测靠前的50支队伍晋级复赛。复赛阶段，50支队伍累计完成5000余次有效评测，队均强度约为初赛的2.5倍。</p><p>经历严格的成绩复现与资格审核后，最终20支队伍、54名选手站上了决赛舞台。围绕同一套基础模型与评测体系，决赛队伍交出了20份思路截然不同的答卷：有的队伍从数据工程切入，通过属性重写与按域筛选提升监督信号质量；有的队伍聚焦推理范式，重新设计思维链的***样与监督方式；还有队伍选择分阶段后训练，将推荐能力拆解为基础对齐、推理强化与决策优化逐层推进。</p><p>路演现场，决赛评委阵容横跨学界与产业界，提问的专业密度贯穿答辩全程。在问题定义层面，评委反复确认队伍是否真正读懂了评测目标，例如双路生成评测下思维链应当扮演什么角色；在方法层面，追问方案的创新究竟是有效的新机制，还是公开方案的局部复用；在验证层面，稳定性、鲁棒性与泛化性成为绕不开的问题；在落地层面，LoRA与全量微调的算力权衡、Semantic ID对齐的信息损失、方案在线上真实流量中的可迁移性，把讨论从榜单拉回了工业现场。</p><p><i class="pic-con"></p><p>“评委的每一个问题，都在帮我们把方案推向更深处。”一位参赛选手说道。线下答辩与线上评测的区别正在于此——分数能反映结果，追问能检验理解。赛后的调研问卷显示，95%的选手认为评委问答“有帮助”。</p><p><em data-scene="strong">获奖名单揭晓，奖金与职业通道双向赋能技术人才发展</em></p><p>决赛现场，大赛获奖名单正式揭晓。最终，来自新加坡国立大学的“菊花梨高智商推荐”队以复赛第一、决赛第一的成绩摘得总冠军，将40万元冠军奖金收入囊中；“GKD” 队获得亚军，拿下20万元奖金；“重生之我要做推荐” 队获得季军，收获10万元奖金。</p><p>获得第四名至第十名优胜奖的队伍分别是“OneDream”“随便叫个啥”“梦想是jd-rec”“AveRecjica”“数据科学社”“筷快块”“YouJi”。</p><p>赛事还特别设置技术创新专项奖，以表彰在方法创新上有所突破的队伍，“菊花梨高智商推荐”“OneDream”“重生之我要做推荐”“知尺而后勇”四支队伍获此殊荣。</p><p>北京市委网信办、市科委中关村管委会、市经信局相关负责人与高校专家，以及快手技术负责人为获奖选手颁奖。</p><p><i class="pic-con"></p><p>总冠军“菊花梨高智商推荐” 队伍的选手表示：“这次比赛让我们真正能接触到工业界的推荐数据，能把自己的认知应用到其中，而且还能比其他同学得到更好的成绩，这是我们比较大的收获。”亚军“GKD”队伍的选手表示：“感谢快手给了我们一个机会，让我们做自己想做的事，并且被认真看见！”决赛队伍“无敌暗黑主宰霸王”的选手则表示：“通过比赛，我们不再只是拘泥于学术界，而是正式参与到了工业场景下的数据或推荐问题。这对我们以后无论是做研究，还是参加工作，都是一个非常大的帮助。”</p><p>当晚举行的“探索者之夜”决赛晚宴上，快手校招团队现场讲解了快手面向高校人才的快STAR顶尖技术人才***。对许多选手而言，比赛的终点恰是与快手同行的起点——决赛前20名可免笔试直入快手算法终面，冠亚季军队伍成员可获得快STAR评级机会。</p><p>通过此次赛事，快手希望让有实力的人被真正看见，让好的想法不止步于实验室，而是跨越落地的最后一公里，在真实场景中创造可感知的价值。同时，赛事中涌现的自***样多轨迹的CoT监督、面向增量召回的数据工程、分层递进的推理训练框架等新思路，也成为快手OneReason下一阶段演进的重要参考，将赛事价值延伸向产品端，实现人才与技术的双向奔赴。（心月）</p></section><img src='/image/163115-0' alt='“快手探索者LLM-Rec挑战赛2026”决赛收官，上演“大模型×推荐系统”终极对决'> </div> </div> <div class="newshowbox_r"> <div class="newshowbox_r_t c"> <div class="newshow_pjs"> 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