KuaiFormer

KuaiFormer是由快手技术团队开发的一款基于Transformer架构的检索框架，主要应用于大规模内容推荐系统。该框架通过重新定义检索流程，将传统的分数估计任务转化为以“下一个动作预测”为核心的Transformer驱动模式，从而实现高效且精准的兴趣获取与多兴趣提取，显著提升了检索性能。KuaiFormer采用多兴趣查询Token和自适应序列压缩机制，在亿级候选集中实现了稳定的训练效果。目前，该框架已成功整合至快手App的短视频推荐系统，并为超过4亿的日活跃用户提供服务，有效延长了用户的平均使用时长。 ---