快手 ConAlign 选择性对齐有偏与无偏推荐塔

_reachsumit · x · 2026-07-28

快手提出的 ConAlign 是一个面向推荐系统的条件对齐去偏框架。论文认为，工业推荐系统训练在观测数据上时，会受到各种偏差影响，形成“信息茧房”式的过滤气泡；但现有去偏方法要么太贵，要么会牺牲真实排序效果。

ConAlign 的核心是一个基于离散 gating 的条件对齐机制：它不是对所有信号做统一纠偏，而是有选择地把有偏塔里的知识迁移到无偏塔里，从而同时兼顾事实准确性和无偏偏好估计，并支持实时流式适配。作者称，这是第一个在大规模工业推荐系统中落地的流式去偏框架，使用少量无偏随机流量进行去偏；同时，三份真实世界数据集上的离线实验也验证了有效性。