全球AI领域的技术盛会NVIDIA GTC在美国加州圣何塞落下帷幕，这场汇聚全球顶尖技术力量的交流平台，见证了中国科技企业的硬核实力。百度作为中国AI企业的代表，携其在生成式AI推荐系统领域的创新成果亮相，向世界展示了中国在核心技术赛道上的领先地位。
大会期间，百度商业研发总经理刘林受邀参与“推荐系统专家与开发者圆桌会议”。在这场聚焦商业场景技术前沿的闭门对话中，他系统阐述了百度在生成式召回与排序框架上的探索成果。刘林强调：“技术领先必须与务实落地结合，我们的生成式推荐系统已为合作伙伴创造可量化的商业回报。”这一观点凭借扎实的技术逻辑和显著的实践效果，赢得了与会专家的广泛认可。
财报数据显示，百度AI原生营销收入实现爆发式增长，全年达98亿元，同比激增301%。这一成绩的取得，与其商业生成式AI推荐系统的规模化应用密不可分。该系统通过重构底层技术逻辑，解决了传统推荐系统精度不足、算力成本高等痛点，为商业增长提供了新动能。
在技术架构层面，百度商业研发团队的首席架构师焦学武在“基于GPU优化的检索与训练”分论坛上，分享了首创的两大核心技术——COBRA生成式召回模型与GRAB生成式排序模型。这两项技术通过创新范式突破，实现了检索效率与排序精度的双重提升，同时具备极强的通用性，可广泛应用于工业级场景。相关成果已在全球顶级学术会议NeurIPS 2025上发表，标志着中国技术在国际学术界的影响力进一步提升。
传统推荐系统依赖“用户画像-物品标签”的匹配逻辑，如同机械的“搬运工+筛选员”模式，难以深入理解用户需求。而百度的生成式推荐系统则颠覆了这一范式：COBRA召回模型通过“生成度量一体化”技术，结合用户历史行为与实时场景，生成更精准的需求表达；GRAB排序模型则基于生成式模型重构，对用户行为序列进行全面理解，实现个性化排序决策。这两大模型共同构建了从需求识别到创意生成的完整链路。
为应对规模化落地的算力挑战，百度商业研发团队上线了数十项优化技术，包括kv cache、算子融合、量化等，在模型效果几乎无损的情况下，将算力成本降低数十倍。这一突破使得生成式推荐框架首次在国内实现工业级全量落地，为广告主带来了显著回报：广告从生硬的打扰转变为贴合用户需求的智能服务，点击转化效率大幅提升。
随着技术的持续进化，广告形态正经历深刻变革。依托COBRA与GRAB模型，广告系统逐步向“超级智能体”演进，可依据用户偏好实时生成素材、视觉风格与文案表达。用户与广告的互动模式也从被动接受转向主动对话，信息流广告中的实时交互成为可能。这一变革不仅缩短了内容触达到转化的链路，更让每一次推荐都更懂用户，每一份投入都更具商业价值。
