快手技术

本文探索了如何利用强化学习来稳定、有效地提升多模态奖励模型的长时推理能力。提出了 R1-Reward，在现有的多模态奖励模型 benchmark 上相比于 SOTA 模型有 5%-15%的提升。

作为国内领先的短视频社区，快手对利用多模态大模型重塑短视频生态做出了尝试，提出了基于多模态大模型的短视频平台生态优化和综合用户体验改善方案，并在实际部署中取得了显著的成效。

快手Kwaipilot团队发布SRPO，业内首个以1/10训练成本在数学与代码双领域超越DeepSeek R1-Zero性能的算法。

快手11篇论文入选人工智能领域顶会ICLR 2025，研究成果涵盖大规模视觉-语言模型、可控视频生成、3D 人脸动画生成模型等前沿研究方向。

一、KFX 前端通用静态托管服务 KFX 是什么：KFX 是快手前端通用静态托管服务。 为什么要有 KFX？静态托管服务是前端工程化发展的必然结果。快手前端部署的发展大致经历了这三个阶段： 1.直接在

一、问题背景 小程序是快手开放平台对外提供的开放能力之一， 是一种运行在快手生态内，无需下载安装、即用即走的轻量级应用。开发者以快手小程序为载体，以优质的内容、服务供给或内容生产连接用户。小程序接入流

一、算子描述 RangePartitioning 是 shuffle partitioning 的一种分区类型。它通过根据数据的值范围将数据划分成多个分区。每个分区包含特定范围内的值，通常用于处理有序

一、引言 在系列文章的首篇《快手前端动效大揭秘：告别低效，vision平台来袭！》（点击回顾）中，我们探讨了 Vision 平台的整体架构和演进思路，特别是针对动效生产成本高、交付流程繁琐、资产管理成

本篇，我们将介绍动效多格式转换能力背后的技术实现。涵盖了大前端复杂Node服务系统设计，涉及FFmpeg、透明视频、APNG、Webp、Avif等多动效格式的转换和压缩、优化策略。