快手大模型掌舵人，被曝出即将离职！
今天，多个媒体爆料，快手副总裁、基础大模型及推荐模型负责人周国睿即将离职。
目前，他本人在快手内部系统中，已显示为休假状态，个人签名也更新为「Log Out」。
关于周国睿下一步去向，也成了谜团：
据传他将加入 Meta，也有消息称，他可能会转投 TikTok，具体不得而知。
截至发稿前，官方还未对此做出回应。
北邮学霸，快手 AI 掌门人
这位大佬的来头可不小 ...
LinkedIn 主页显示，周国睿在北京邮电大学完成了学士和硕士学位，专业主修信息与通讯工程。
个人研究方向涵盖了，大规模机器学习、自然语言处理、计算广告、推荐系统。
硕士毕业后，周国睿加入阿里妈妈事业部，任高级算法专家，专注于阿里精准定向广告的排序核心业务。
在此期间，他的工作主要集中在——
深度学习在广告排序中的落地、模型结构设计与优化、模型压缩、深度学习框架的工程化开发，其研究成果还登上了 AAAI 等顶会。
2021 年，周国睿正式加入快手，从推荐算法副总一直做到了大模型以及推荐模型的负责人。
在此期间，他本人最具标志性的工作，便是主导了生成式端到端推荐架构 OneRec 的落地。
最关键的是，周国睿不仅把大模型做出来了，还说服管理层持续加码 AI 的投入。
早期，快手给大模型团队的算力资源有限，在一次关键汇报中，周国睿推动高层将算力资源提升了数十倍。
OneRec：更大模型，更低成本
OneRec 技术报告于今年 6 月在 arXiv 上发表，直接对整个「推荐链路」进行了系统级重构。
在周国睿主导下，快手通过 OneRec 实现了一个在业内极具冲击力的结果：
模型更大，效果更好，成本却更低。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2506.13695v1
具体来看，OneRec 采用了生成式端到端架构，减少了传统推荐系统中，大量人工设计与多阶段拼接。
它通过统一建模与链路压缩，大幅降低了推理与训练成本。
在核心业务场景中，整体系统成本降低至原来的约 1/10，而且这还只是上线的一个 1B MoE 模型。
这项研究，在「模型越大、成本越高」几乎被视为铁律的推荐系统领域，极具突破性。
不仅如此，OneRec 没有停留在论文或实验层面，而被全面落地至快手多个核心业务。
其中包括短视频推荐、本地生活、电商推荐，而且在这些场景中，新架构实现了效果的全面超越。
论文公开后，周国睿本人在知乎上也发表了一篇关于 OneRec 工作研发的一些感想。
此外，在快手期间，他还参与了多模态大模型 Keye-VL 的研发。
它深度融合了文本、图像、视频等多模态信息，凭借自适应交互机制与动态推理能力，刷新了交互范式。
高管离职潮
周国睿的离职，并非孤例。
过去半年多时间里，快手技术高管层已出现明显「出走潮」。
据不完全统计，已有多位副总级别技术负责人先后离任，覆盖多个方向，包括多模态技术、商业化与广告、推荐算法。
许多人或许更关心的一个问题是：周国睿的离职，会不会影响快手的 AI 战略？
从短期来看，影响或许有限。
一方面，OneRec 架构已在内部形成成熟、稳定的技术体系，并非依赖个人运转。
另一方面，快手在 AI 上的投入态度非常明确，也是始终坚持自研推荐大模型路线。
不过从长期来看，核心技术人才的持续流失，会影响技术迭代的加速度，也可能造成技术路线和团队稳定的隐形断层。
当 AI 投入越来越重，周期越来越长，大厂稳住真正的「技术中枢」成为一个核心问题。
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