300万全归中国学生!冠军全靠DeepSeek、ChatGPT

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韩国济州岛,KDD 2026现场。

当最终榜单打在大屏上时,这场从今年春天延烧至今的算法马拉松,终于有了结局。

拿下冠军的,一共有两个战队——

·学术赛道冠军「lozyyeah」,独享200万元(30万美金)

·工业赛道冠军「日之光面」(sunshot),斩获100万元(15万美金)

整场比赛,总奖金池超88.5万美元,折合人民币约600万。

光学术赛道冠军一项就独揽30万美元,创下国内企业技术竞赛最高单项奖金纪录。



图左:学术赛道冠军lozyyeah;图右:工业赛道冠军日之光面

值得一提的是,让这场巅峰对决载入史册的,并不只有奖金。

KDD Cup的中国时刻

KDD Cup,是公认的「数据挖掘领域的奥赛」。

自1997年ACM SIGKDD设赛至今,Google、Microsoft、Meta都出过题。

能在这里跻身前列,便是实力的绝对背书。


中国企业主导KDD Cup赛题并非首次,2012年自己就做过。

8月12日,济州ICC会议中心。广告算法大赛(TAAC),再次以KDD Cup官方主赛道身份揭晓最终结果。

52个国家和地区,近14000名选手,5700多支队伍,907所全球高校集结,学术界与工业界参赛者比例约7:3。

从2017年创办,TAAC今年已是第七届。

从一个国内行业赛事,一步迈上KDD Cup的舞台。全权主导整条赛道,出题,提供真实业务数据,设计赛制。

奖金金额、算力规模、参赛人数,多项纪录同时刷新。

但规模之上,真正的突破在「数据」。

拿出来的是,营销体系每天服务数十亿用户的真实脱敏数据,100多个特征字段,远超学术界任何一个公开benchmark的量级。

推荐系统的公开数据集太少、太小、太旧,这几乎是全行业的痛。

大语言模型能跑通Scaling Law靠的就是海量benchmark,推荐系统一直缺这个条件。

全球大广告商里从来没有人这么做过。KDD Cup 29年历史上,这是第一次。

把撕开的「推荐系统」,缝回去

真正决定这场比赛难度的,是赛题本身——

面向大规模推荐的序列建模与特征交互统一化。

听着很学术,但它指向的,是工业界躺了很多年、谁都知道、谁都没彻底解决的老问题。


本届赛事第一次把这个问题原封不动地交给全球:设计一个统一的、单一同构的Recommendation Block,同时优化AUC,并探索推荐系统的Scaling Law。

学术冠军:给推荐模型装个「GPS」

抱走200万大奖的战队「lozyyeah」,队长是罗同学,博士二年级。

两位队友都是同一个实验室的师弟师妹:张同学,刚要升大三的本科生;顾同学,刚加入实验室的研一新生。

一个实验室,三个人。


lozyyeah战队三位成员

采访时,罗同学讲起自己为什么开始打比赛,答案很实在:

读研第一年赶上疫情,要定研究方向,但对很多方向都不够了解。

我当时在想,能不能通过一种目标导向、问题驱动的方式,让自己尽快进入科研状态。

打比赛似乎是一个很好的方法:它可以提供来自业界的真实课题,大家在有限时间内完成一个完整的问题解决流程。

这句话,几乎就是TAAC这类赛事存在价值的最好注脚。

他们的团队,给出的方案叫CRAFT,核心创新是feature transport(特征传输)。


大家都在做feature interaction(特征交互),即让不同特征之间发生信息交互。但罗子宸团队发现:只有交互,还不够。

问题出在层与层之间,多个block纵向堆叠,有效信息逐层衰减,传到中间就坍缩了。

这一次实验成果的灵感,来自他正在做的flow matching研究。

Flow matching会生成一个速度向量,为当前状态指出方向。

罗同学把这个思路迁移到推荐模型里,给每一层生成一个「意图向量」,引导信息沿正确方向传递。

加入意图向量之后,特征信息在整个流程结束前都保持着丰富度,直到最终输出才收敛为预测结果。

值得一提的是,罗同学坦言,此次比赛离不开一位特殊的「AI伙伴」——ChatGPT。

它不仅是随时碰撞灵感的兼职导师,更是辅助落地想法的得力助手,陪伴团队在反复打磨中一起成长。

当被主持人问及拿到奖金后的计划时,他表示,「压力太大了,比赛加科研一直在熬夜。等忙完,一定要拿着奖金出去好好休息」。

工业冠军:与其读更多,不如问得更准

战队日之光面(sunshot),一举斩获了本次KDD Cup工业赛道的冠军。

其中一位成员是目前Kaggle竞赛社区(>2000w用户)比赛积分榜的全球第一名,另一位曾拿过国内算法竞赛15次冠军,且斩获了2021年算法大赛的第一名。


他们提出的方案,叫QueryFormer。

先让用户、广告和非序列特征充分交互,形成质量更高的Query,再用这些Query从多域行为序列中,提取与当前广告最相关的信息。

如果问题问得不好,那么信息库再大、行为序列再长,也取不出真正有用的东西。

「日之光面」的判断因此非常反直觉:别急着把序列拉长,先把问题问好。

围绕这个判断,QueryFormer具体做了五步优化。按字段边界拆分非序列特征、用DCN-V2分组处理,让用户侧与广告侧Token先自注意力再交叉,再带着这个「问好的问题」去4个业务域的序列里做检索。


最关键的一刀,是用Cross-Attention彻底替换掉原本的MLP Query生成方式。

最终,QueryFormer以测试集AUC 0.83254拿下工业赛道冠军。

但真正让人愣住的,是他们的工具清单。

整个建模、代码开发、实验迭代过程,只用了DeepSeek网页版。


技术论文的主体同样由DeepSeek辅助完成,GPT只在最终提交前做了一轮语言润色,随后人工审核。

整个建模与开发过程,没有用GPT、Claude写过一行代码。

两条赛道,两个冠军,一个解的是「信息在层与层之间怎么不丢失」,一个解的是「进入序列之前怎么把问题问准」。

但殊途同归,两支队伍都没靠堆参数、堆序列取胜,而是回到结构本身找答案。

这恰恰是这道赛题最想看到的东西。

原创突破奖:本科生与外行新手

Scaling Law原创突破奖(Scaling Law Innovation Award)颁给了gg团队,两个大四本科生,王同学和郭同学。

他们是TAAC中为数不多的纯本科生队伍,第一次参加这类比赛。

到了比赛后期,大家都撞上了同一个难题:直接把模型做宽,AUC不升反降,不少选手因此判断这条路走不通。

他们没放弃,初赛加复赛,做了400-500次实验。

显卡一刻不能空着,训练跑着的时候读论文,读完复盘上一版,复盘完了想下一版思路,然后接着写代码。

最后找到了,在同时增大模型容量和条件信息的前提下再增加维度,可以实现scaling的提升。

如果要给这段经历再颁一个非技术奖项,王同学的答案很简单:「实验最多奖」。


Scaling Law原创突破奖gg团队

统一架构原创突破奖(Unified Block Innovation Award),更像新手村逆袭,颁给了T-Squared。

韩同学和朱同学一个学控制科学,一个学生物医学。夏同学搞生成式设计。

三个人的专业没有一个跟搜广推沾边,此前也没有任何相关比赛经验。

两个本科舍友加一个初中同学,「我们没有经验,也不好让有经验的人带我们,所以新手之间互相合作」。

他们的方案叫UniBlock,把分散的模块统一成一条流水线。

他们设计了分层记忆机制,Global Memory做全局摘要,Domain Memory给每个行为域做局部兴趣提取。不同行为域有强有弱,全局记忆会让强域压制弱域。

给自己颁什么奖?韩同学笑了,「大杂烩奖」。


统一架构原创突破奖T-Squared团队

但翻开这些答卷,藏着一条暗线。从冠军到亚军到原创突破奖,几乎每组获奖选手背后都站着一个AI队友。

一场推荐系统的比赛,本身正在被AI重新定义。

比赛之外,把人留下来

比赛会结束,榜单会被翻篇。

一场赛事真正的长期价值,往往不在颁奖那一刻,而在颁奖之后——那些被找到的人,去了哪里。

对来说,答案从来不在赛事本身。

布局技术赛事的真正着眼点:是对高精尖技术人才的长期挖掘、吸纳与体系化培养。

赛事是面向全球技术人才的交流场与能力展台,「青云计划」则在赛事之后持续关注和支持这些人的成长——

两者拼在一起,把人才的发现、吸纳与培养串成了一条完整链路。

说白了,赛事负责把人找到,长效的人才体系负责让人留下来、长出来。

一场比赛,一次范式的公开演练

回头看,这届TAAC同时真正做成的,是这三件事。

第一,把一个工业真问题,变成了全球学术议题。

序列建模与特征交互的割裂,本来是各家公司关起门来各自头疼的工程问题。

当它被写成KDD Cup的赛题、配上真实脱敏数据和600万奖金摆到全球面前,5746支队伍在四个月里给出的解法,就不再只属于某一家公司。

第二,让「可迁移、可落地、可产业化」有了硬标准。

限制推理时延、禁止模型融合、要求完整复现——这三条约束看似苛刻,实则是把工业界真实的部署条件,1:1搬进了赛场。

在这套标准下跑出来的方案,天然离上线更近一步。

第三,为下一轮人才竞争提前布局。

当AI Coding把写代码这件事的门槛大幅拉低,能提出好问题的人反而变得更稀缺。TAAC用真实产业赛题筛出这批人,长效的人才体系再把他们接住,这是一套完整的闭环。

从2017年的国内赛场,到2026年的全球顶会擂台。

广告算法大赛用七届时间,把一件事讲清楚了:广告技术从来不是AI的边缘应用,而恰恰是最严苛的那块试金石。

十亿级流量、毫秒级时延、真金白银的商业结果。在这里能跑通的技术,在别处大概率也跑得通。

而这块试金石,现已被放在了全球舞台的中央。

下一场,再见。

编辑:桃子 摩西

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