Kuaishou（快手）

REAL: A Reasoning-Enhanced Graph Framework for Long-Term Memory Management of LLMs

REAL: 一种增强推理的图框架用于LLM的长期记忆管理

Keer Lu, Liwei Chen, Guoqing Jiang, Zhiheng Qin, Yunhuai Liu, Wentao Zhang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Center for Data Science, Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Peking University（北京大学前沿交叉学科研究院数据科学中心） 纠错

AI总结 提出REAL框架，通过构建时序和置信度感知的有向属性图，采用非破坏性更新和混合束搜索检索，解决LLM长期记忆中的关系缺失、事实覆盖和查询被动问题，平均性能提升22.72%。

Kwai Keye-VL-2.0 Technical Report

Kwai Keye-VL-2.0 技术报告

Kwai Keye Team, Bin Wen, Changyi Liu, Chengru Song, Chongling Rao, Guowang Zhang, Han Li, Haonan Fan, Hengrui Ju, Jiankang Chen, Jiapeng Chen, Jiawei Yuan, Kaixuan Yang, Kaiyu Jiang, Kun Gai, Lingzhi Zhou, Na Nie, Sen Na, Tianke Zhang, Tingting Gao, Xuanyu Zheng, Yulong Chen, Fan Yang, Haixuan Gao, Lele Yang, Mingqiao Liu, Muxi Diao, Qi Zhang, Qile Su, Wei Chen, Wentao Hong, Xingyu Lu, Yancheng Long, Yankai Yang, Yingxin Li, Yiyang Fan, Yu Xia, Yuzhe Chen, Ziliang Lai, Chuan Yi, Haonan Jia, Tianming Liang, Weixin Xu, Xiaoxiao Ma, Yang Tian, Yufei Han, Feng Han, Hang Li, Jing Wang, Jinghui Jia, Junmin Chen, Junyu Shi, Ruilin Zhang

机构 * Kuaishou Group（快手集团） 纠错

AI总结 提出开源MoE多模态基础模型Keye-VL-2.0，首次将DeepSeek稀疏注意力适配到GQA架构，支持无损256K上下文处理，并通过跨模态多教师策略蒸馏和上下文/视频强化学习解决多任务对齐中的灾难性遗忘，在长视频理解和智能体任务上达到同类最优。

Comments 31 pages, 11 figures

Atomic Intent Reasoning: Bringing LLM Semantics to Industrial Cross-Domain Recommendations

原子意图推理：将LLM语义引入工业跨域推荐

Zhuohang Jiang, Yuxin Chen, Shijie Wang, Haohao Qu, Zhou Jindong, Wenqi Fan, Li Qing, Dongxu Liang, Jun Wang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 提出AIR框架，通过离线LLM推理与在线高效检索组合，实现工业级跨域推荐，在快手电商中GMV提升3.446%。

Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2 (KDD '26), August 09--13, 2026, Jeju Island, Republic of Korea

SinkRec: Mitigating Semantic State Sink in Long Sequence Recommendation with Memory-Conditioned Gated Delta Networks

SinkRec: 通过记忆条件门控Delta网络缓解长序列推荐中的语义状态沉没

Zhuang Zhuang, Zhipeng Wei, Ji Dai, Jie Chen, Fei Pan, Peng Jiang, Kun Gai

机构 * Kuaishou Technology, Beijing, China（快手科技，北京，中国） ； Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China（北京邮电大学，北京，中国） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

AI总结 针对线性注意力在长序列推荐中因重复行为模式导致的语义状态沉没问题，提出SinkRec混合记忆-循环架构，通过残差向量量化外部化重复模式，并设计TDGD模块净化读写过程，在保持线性时间效率的同时提升推荐效果。