短视频平台的推荐算法正在经历一场静默革命。当用户刷到一条爆款视频时，背后是推荐系统不断迭代的算法架构。字节跳动最新推出的RankMixer模型，正在用全新的方式重新定义内容推荐的底层逻辑。

这个模型的核心突破在于将推荐系统从"马车"升级为"跑车"。通过软硬件协同设计，RankMixer将推荐模型的参数量从千万级提升到十亿级，却在不增加延迟的情况下实现效果提升。这种突破性进展，让抖音主feed推荐场景的用户时长提升超过1%，展现出算法架构革新带来的实际价值。

在推荐系统领域，模型参数规模与效果提升存在明显的规模效应。RankMixer通过创新的模型架构，实现了参数量扩大两个数量级时推理成本不增加的突破。这种效率提升来源于对GPU算力的深度挖掘，让推荐系统能够更精准地捕捉用户行为特征。

模型效率提升：参数扩大两个数量级保持推理成本不增加

当推荐系统需要处理海量用户数据时，模型参数规模直接影响效果表现。RankMixer-1B模型将参数量从千万级提升到十亿级，却通过架构创新实现了推理成本的稳定。这种突破性进展源于对GPU算力的深度挖掘，让推荐系统能够更精准地捕捉用户行为特征。

在推荐系统领域，模型参数规模与效果提升存在明显的规模效应。RankMixer通过创新的模型架构，实现了参数量扩大两个数量级时推理成本不增加的突破。这种效率提升来源于对GPU算力的深度挖掘，让推荐系统能够更精准地捕捉用户行为特征。

特征Token化与跨特征交叉：高效无参的跨特征交互

推荐场景的输入特征通常极其丰富，涵盖用户画像、视频内容信息、用户在抖音的浏览记录等。RankMixer通过特征Token化技术，将这些复杂数据转化为可处理的独立单元。这种处理方式既保留了原始数据的完整性，又提升了模型对特征的捕捉能力。

在实际应用中，这种处理方式有效解决了传统推荐模型对长尾特征的忽视问题。通过参数切分技术，模型能够同时处理不同语义视角下的用户兴趣，让推荐系统在保持效率的同时，更精准地捕捉用户需求。

模型效率提升：参数扩大两个数量级保持推理成本不增加

RankMixer-1B模型通过架构创新，实现了参数量扩大两个数量级时推理成本不增加的突破。这种效率提升来源于对GPU算力的深度挖掘，让推荐系统能够更精准地捕捉用户行为特征。

在推荐系统领域，模型参数规模与效果提升存在明显的规模效应。RankMixer通过创新的模型架构，实现了参数量扩大两个数量级时推理成本不增加的突破。这种效率提升来源于对GPU算力的深度挖掘，让推荐系统能够更精准地捕捉用户行为特征。

在多个场景业务指标大幅显著提升

RankMixer-1B模型在实际应用中展现出显著效果。在抖音推荐数据集上，该模型相比传统DNN结构的累积auc提升超过0.9%，UAUC提升超过1%。这种提升不仅体现在核心指标，还反映在用户行为的多维变化上。

从消融实验来看，模型结构的优化对效果影响最大。相比Self-Attention，TokenMixing在效果和效率方面都有明显优势。这种优势在广告场景中尤为突出，证明了RankMixer在多样化推荐任务中的广泛适用性。

总结与展望

RankMixer-1B模型的实践验证了"大模型"的规模效应。通过架构创新，研究团队找到了模型效果与计算效率的最佳平衡点：在不牺牲推理效率的前提下，将模型容量提升两个数量级。

这次探索验证了新的技术发展理念：软硬件协同设计让模型参数规模提升两个数量级而推理成本几乎不变，这是过去难以想象的效率提升。算法模型的迭代方式从"雕花"走向scaling，需要将传统架构升级为可扩展的高效架构。

算法和infra的co-design协作方式

算法工程师不能只闭门造车，需要与基础设施团队深度协作。这种协作方式让机器学习工程基建得到全面提升，"炼丹"也要把炉子烧好，将机器算力充分释放给业务效果。

论文链接：https://www.valimart.net/