吴翔宇AICon 终稿.pdf

《吴翔宇AICon 终稿.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《吴翔宇AICon 终稿.pdf（29页珍藏版）》请在三个皮匠报告上搜索。

1、快手直播的快手直播的AIAI进化论：进化论：技术落地与用户体验升级技术落地与用户体验升级演讲人：吴翔宇目录目录0102030405秀场直播的AI落地趋势理解能力的突破用户触点的升级互动智能体的落地直播AI的下一步01秀场直播的AI化趋势直播行业发展历程：从娱乐产业到社会基础设施智能手机、4G/5G、推荐直播+模式：电商/招聘/快手/抖音/淘宝直播既能看表演，也能看生活/买东西/学知识全民开播时代2016-2023大模型、AIGC、数字人AI直播：AI分身、智能交互AI万象/老罗数字人不仅人能开播，AI也能辅助/代替人生产内容AI共生时代2023-至今PC、宽带、Flash/网页技术单一形式：颜

2、值/才艺/游戏YY/花椒/斗鱼/虎牙工会、美颜、虚拟礼物，直播正式走入大众视野PC秀场时代2005-20161.0娱乐场景线上化娱乐场景线上化直播形式工具化直播形式工具化直播体验智能化直播体验智能化2.03.0 直播业务的本质，是UA关系的建立通过个性化互动提醒、粉丝等级权益推送等，促成观众对主播身份认同与归属感长期关系建立基于对主播特色、风格的深度理解，动态生成个性化、富有吸引力的“间外展示”初步印象形成结合实时内容理解与用户实时状态，在最佳时机进行强效推荐最佳时机触达匹深度分析用户内容偏好、互动历史与实时行为，实现内容与人的精准预匹配精准兴趣匹配触达触达认知认知建关建关匹配匹配AI之于秀场

3、直播：匹配效率与服务质量的双重提升主播侧主播侧用户侧用户侧服务质量匹配效率实时信号用户画像打赏理由评论氛围主播特征短直联动搜推联动人机协同AI分身热点提示开播建议智能助手话题生成02理解能力的突破理解主播、认识用户，挖掘有潜力的主播-用户兴趣联系构建更懂快手直播的多模态直播基座分散式模型系统三级10+一级 1二级 10+类目模型运动属性人物属性环境属性属性标签模型内容标签游戏IP看点标签颜值标签其他标签模型Kwai-Keye-VL基座领域后训练识别精度低可拓展性差维护成本高泛化能力强模态融合强可扩展性强对齐用户主动表达，从用户视角理解主播主播理解痛点主播理解痛点模型“夸夸怪”，认知偏离真实用户

4、；主播信息来源丰富，长上下文带来挑战用户偏好刻画主用户偏好刻画主播播汇聚评论&问卷沉淀用户偏好；强化学习优化主播标签，贴近看播体验用户用户评论评论主播真美啊今天吃的什么主播你家哪的主播颜值标签库标签库用户群体用户群体KeyeKeye-VLVL-LiveLive主播标签低质量过滤相关性验证用户“黄金”反馈直播氛围互动风格主播主题用户问卷用户问卷人美歌甜心善良正能量才艺主播声音好听爱粉丝视觉信息文本信息语音信息聚类筛冗余语义贴标签推演用户看播偏好，从用户行为理解UA关系1.统一建模用户多模态偏好与主播特征；2.使用打赏等行为信号引导模型优化；3.推荐结果同时输出偏好画像与推荐理由从单边理解迈向双向

5、建模用户偏好分析用户偏好分析从用户的打赏行为与直播内容特征综合来看，用户更倾向于为高互动高互动、强陪伴感强陪伴感的直播体验付费。相较于单向输出型内容，用户对“被看见、被回应”的互动链路更敏感当直播间能够提供更明确的参与感、存在感与即时反馈（例如被点名、被提及、被互动承接）时，更容易触发停留与打赏行为。在内容形态上，用户明显偏好联动感更强的互动形式联动感更强的互动形式，尤其是同框互动、对话推进、节奏更活跃的直播场景。这类形式天然更容易制造情绪起伏与互动节点，用户的注意力与投入度也更容易被持续拉住，从而形成更稳定的付费动机。整体审美与观看选择上，用户更青睐 亲和亲和、轻松轻松、生活化生活化 的内容

6、氛围：画面与表达更贴近日常，沟通方式更像“聊天陪伴”而非“表演展示”。与此同时，用户对社交社交/情感向主题情感向主题的直播更敏感，更愿意为其中的情绪价值与关系感买单本质上是在为“互动质量”和“陪伴体验”的综合感受付费。个性化偏好标签个性化偏好标签双人互动双人互动PKPK；青春女神青春女神；室内明亮互动室内明亮互动；情感交友向情感交友向直播场景下的生成式推荐落地用户打赏序列用户感兴趣主播预测理解能力升级，全面带动匹配效率提升理解能力升级，全面带动匹配效率提升深度优化主播描述与标签精度，进行白盒化召回，提升推荐系统多样性与可解释性。召回将用户与主播标签引入精排模型，首次将理解信号以side-inf