快手AI印钞机揭秘：生成式强化学习如何引爆3%广告增收

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广告自动出价的进化之路：从“定速巡航”到“AI驾驶员”

要理解快手这项技术的革命性，我们首先需要回顾广告自动出价（Auto-Bidding）的演进历程。这是一个在不确定性中寻找最优解的复杂问题，其发展路径酷似汽车自动驾驶技术的升级。

第一代：PID控制 - 如同汽车的定速巡航。它能根据当前状态（如平均成交价与目标价的差距）进行直接调整，简单有效，但缺乏对未来的预判，显得较为“笨拙”，无法应对复杂的竞价环境。

第二代：MPC模型预测控制 - 相当于自适应巡航。它引入了对未来的短期预测，能根据前方路况提前调整车速。这比PID更智能，但其模型相对简单，容易陷入局部最优，难以实现根本性的效果突破。

第三代：强化学习（RL） - 仿佛一位AI驾驶员。它通过学习海量的历史驾驶数据（离线数据集），学会在不同路况下做出最优决策（出价），以最大化全程收益（广告效果）。这种方法能够挖掘数据中更深层次的策略，是此前业界的主流前沿方向。

然而，即便是强大的强化学习，也存在其局限。它更像是一种“一维思考”，主要依据当前的单步状态做决策，对历史出价序列信息的利用不够充分。为了突破这一瓶颈，第四代技术应运而生。

第四代革命：生成式强化学习的“多维思考”

快手开创性地将生成式模型与强化学习两大范式融合，催生了全新的“生成式强化学习”出价技术。这次融合实现了完美的优势互补：

生成式模型（如Transformer）：天生擅长处理和理解序列数据，能够捕捉历史出价序列中复杂的模式和依赖关系。

强化学习：核心目标是最大化长期回报，能够学习到超越现有数据集表现的更优策略。

二者结合，让出价模型从“一维思考”跃迁至“多维思考”。模型不再仅仅关注“当前状态下该出什么价”，而是能够理解“基于过去一系列的出价、消耗和成本变化，未来应该如何出价才能实现整体价值最大化”。这种基于完整序列的决策能力，是其实现效果突破的关键。

双剑合璧：GAVE与CBD算法如何破解业界难题

将生成式模型引入强化学习并非易事，业界普遍面临两大核心挑战：高质量数据依赖（模型效果受限于训练数据，容易出现OOD问题）和优化目标难以对齐（生成模型本质是模仿，而非直接优化最终收益）。

快手商业化算法团队提出的GAVE和CBD两大创新算法，如“双剑合璧”，精准地破解了这些难题。

GAVE算法：为探索配备“价值罗盘”

GAVE算法全称为“由价值引导探索实现的生成式自动出价框架”。它巧妙地解决了Decision Transformer（DT）架构在广告出价场景中的水土不服。 * 多目标适配：通过创新的Score-based RTG模块，将成本、转化等多个广告目标统一到一个评分体系下，使模型决策能精准对齐最终业务指标。 * 价值引导探索：引入可学习的价值函数，像一个“罗盘”一样指导模型进行探索。它能预估不同出价动作的长期价值，引导模型向价值更高的方向更新，从而安全、有效地探索出超越现有数据集的最优策略，摆脱了对高质量数据的过度依赖。

CBD算法：以“补全+对齐”实现长远规划

CBD算法全称为“基于扩散式补全器-对齐器的因果自动出价方法”。它利用扩散模型的强大生成能力，同时解决了其在出价场景中的两大顽疾。 * Completer（补全器）：如同手机输入法的智能联想，它能根据已有的历史数据，合理地“补全”未来的消耗、成本曲线。这确保了模型生成的出价规划是连贯且符合逻辑的。 * Aligner（对齐器）：在生成了合理的规划后，Aligner会根据广告主的真实偏好（如“花最少的钱拿最多的订单”）对规划进行微调和优化，确保最终执行的策略与商业目标完美对齐，解决了生成模型与优化目标不一致的问题。

从赛场到商场：技术实力如何转化为商业价值

这些前沿的人工智能技术成果并非空中楼阁。快手商业化算法团队不仅在NeurIPS 2024自动出价竞赛中包揽双料冠军，更是将这些学术硬实力迅速转化为驱动业务增长的强劲引擎。

以GAVE和CBD为代表的生成式强化学习技术，已在快手广告系统中全面应用。超过3%的平台广告收入提升，是这场技术变革最直接、最有力的证明。这清晰地展示了前沿AI技术如何直接赋能AI变现，为企业创造实实在在的商业价值。

展望未来，快手正朝着“出价基座大模型”和“出价推理大模型”的方向继续探索。这不仅为快手自身的商业增长描绘了清晰的蓝图，也为整个数字广告行业的智能化发展提供了极具想象力的方向。

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