2025-4-18-字节广告

课题背景：

随着LLM大模型和多模态技术的快速发展，给下一代广告系统带来了重大机会，LLM可以根据广告平台的投放经验和数据，并且结合对广告大模型的理解，通过Reflection、RLHF等技术构建与真实环境交互的Agent，从而实现专家级别的广告账号管理，实现最高的ROI。同时广告Agent可探索根据用户的兴趣，个性化实现在线素材生产，最终实现广告素材和创意样式的千人千面，极大撬动用户和商品的匹配效率。

课题挑战：

现有的LLM在垂直广告营销领域上尚不能给出专业且能提升效果的专业知识，并且Agent无法很好的操作和里面广告系统。在创意方面，视频生成模型质量还不能满足广告生成的要求，以及和投放系统结合千人千面的个性化效果。

课题背景：

随着全球化业务的快速增长，广告场景面临千亿级数据训练、毫秒级实时响应、多模态内容理解与生成的综合挑战。传统广告模型（如CTR/CVR预估）在分布式训练效率、长序列用户行为建模、长尾泛化能力等方面逐渐面临瓶颈。与此同时，LLM技术为广告系统带来了革新机遇——从基于AIGC的广告素材生成、大规模超长序列建模、多模态视频内容理解，到隐私安全增强的联邦学习框架，以及通过大语言模型重构用户意图挖掘与定向策略等，均成为行业前沿探索方向。

课题挑战：

在广告业务场景中，探索LLM技术突破传统模型能力边界：一方面需重构广告召回与排序机制，通过长周期用户兴趣建模解决短行为序列的局限性，同时满足广告系统高实时响应要求，实现LLM增强的全域流量效率提升；另一方面需实现AIGC广告素材的规模化生产与精准控制，平衡品牌规范约束与创意多样性，适配全球化场景下的多语言与文化合规需求。此外，如何从非结构化行为数据中挖掘用户隐式意图，突破冷启动、泛化性等业务瓶颈，成为提升广告效果的关键技术创新方向。

另外广告生态特有的复杂约束对LLM技术提出更高要求：在海量站内站外信号的背景下，解决超大规模稀疏数据下的模型迭代效率问题；同时需构建隐私安全的LLM协同计算框架，在保障数据合规的前提下实现广告主专属数据与平台模型的深度协同。这些挑战要求技术方案兼具算法创新与系统工程能力，以应对广告场景中特有的实时性、规模化和合规性等多重挑战。

广告系统？