搜广推 · 前沿 + 职业 一体化情报
把搜广推这条链路，
变成可查询、可对标、可跃迁的职业情报站
不做泛 AI 资讯。聚焦召回·粗排·精排·重排全链路与生成式重构——为一线算法人提供论文前沿、技术趋势、职级薪资对标与职业规划。
◆ 全链路骨架 · 论文与趋势均按此结构组织
STAGE 01
召回
Recall / Retrieval
在追论文 148
STAGE 02
粗排
Pre-rank
在追论文 62
STAGE 03
精排
Ranking
在追论文 211
STAGE 04
重排
Re-rank
在追论文 73
2026 主线生成式重构：用一个生成式模型贯穿全链路（HSTU / OneRec 范式），传统四段式正被重新定义。
594
在追论文（搜广推）
12
技术子方向
10+
在追技术团队
8 厂
职级薪资对标
◆
当前为 原型示例数据。正式版数据链路：arXiv（cs.IR/cs.LG）+ 顶会（KDD/RecSys/SIGIR/WWW/CIKM）自动抓取 → 按全链路阶段 + 子方向自动打标 → 趋势统计；职级薪资与精选机会由运营者（你）维护，是平台的差异化内核。聚焦搜广推，后续可平滑扩展到更广 AI 方向。
01
本周必读
02·a
必读经典
02·b
最新前沿
03
技术趋势
子方向热度
论文量 + GitHub star 增速综合 · 6 个月变化
技术团队影响力
在搜广推方向的论文 + 落地影响力
04
职级对标
04·b
能力价值地图
▲ 在涨价
- 生成式推荐 / 全链路生成式建模
- 长行为序列建模（千级以上）
- LLM4Rec、Semantic ID、多模态融合
- Scaling law 在推荐场景的工程实践
- 训练/推理 Infra、降本与吞吐优化
＝ 稳定刚需
- 双塔召回、向量检索系统
- 多任务 / 多场景建模（MMoE 系）
- 精排特征工程与样本设计
- AB 实验、指标体系与归因
- 实时特征与在线服务架构
▼ 在贬值
- 纯手工特征堆砌、靠经验调参
- 单点小模型、无 scaling 视野
- 只会用框架、不懂链路全貌
- 脱离业务指标的"刷论文"式优化
- 不接触 LLM / 生成式范式
04·c
精选机会
◆
这里不做实时职位列表——爬来的职位会迅速过期、维护是黑洞。只放筛选过的内推/精选机会，慢更新、不易腐，对接 1v1 咨询转化。
搜广推 · 众包薪资对标
搜广推版的 levels.fyi
各厂职级、方向、总包——由社区匿名贡献、自动聚合。提交的人越多，对标越准。这是全站唯一会随用户增长而自我增值的数据。
0
已收录样本
0
覆盖公司
0w
P7 档中位总包
匿名提交一条薪资
不收集任何身份信息 · 仅用于聚合对标 · 本原型为会话内演示A
职级薪资带
B
明细样本
| 公司 | 职级 | 档位 | 方向 | 年限 | 城市 | 年总包 |
|---|
◆
正式版：提交写入数据库、聚合实时刷新；可加校验与去噪（异常值过滤、同 IP 限频）。这批众包数据同时是你年度薪资白皮书和付费报告的原材料——是知识变现的弹药库，不只是一个查询工具。
已提交，感谢贡献 ◆
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◆ 职级薪资对标解读
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