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。
未来影响
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。
参考资料:
https://www.donews.com/news/detail/1/6339621.html
https://www.zhihu.com/people/zhou-guo-rui-25
https://finance.sina.com.cn/tech/2025-12-30/doc-inhepxiu4300901.shtml
文章来自于微信公众号 “新智元”,作者 “新智元”