最近，一則趣聞在社交媒體上流傳：當諾貝爾獎委員會還在費力尋找新晉生理學或醫(yī)學獎得主時，一位小紅書網友似乎早已在美國落基山脈與他偶遇并聊了天。這件「讓世界先一步找到你」的軼事，再次讓人們將目光投向了小紅書。這真是一個總能創(chuàng)造神奇連接的社區(qū)！

圖源：微博

而這種「神奇連接」并非偶然，作為一名科技媒體從業(yè)者，我們對此深有體會。許多 AI 領域的關鍵人物動態(tài)與頂會獎項信息，我們都是從小紅書上第一時間獲知的。正是其強大的推薦系統(tǒng)，確保了這些關鍵信息能夠精準地推送給我們。

正是這個對我們工作至關重要的推薦引擎，最近在世界級舞臺上大放異彩。

在不久前于布拉格落幕的推薦系統(tǒng)頂會 RecSys 2025 上，一篇來自小紅書推薦算法團隊的論文《Multi-Granularity Distribution Modeling for Video Watch Time Prediction via Exponential-Gaussian Mixture Network》引發(fā)了現(xiàn)場技術人員和專家們的重點關注和集體熱議。這篇論文最終從全球數百篇頂尖研究中脫穎而出，斬獲全球僅五篇的「最佳論文提名 (Best Paper Candidates)」。

要知道，ACM 推薦系統(tǒng)會議（ACM Conference on Recommender Systems, 簡稱 RecSys）被公認為是推薦系統(tǒng)領域最重要、最頂級的學術會議。自 2007 年創(chuàng)辦以來，RecSys 不僅引領了學術研究的方向，更深刻影響了工業(yè)界推薦技術的演進。從統(tǒng)計模型到智能算法，RecSys 見證并塑造了推薦系統(tǒng)的每一次重大躍遷。憑借其學術權威性與產業(yè)引領力，RecSys 已成為全球學者與企業(yè)共同探索智能推薦未來的重要舞臺。

每年，這場盛會都會吸引全球大量的頂尖學者與行業(yè)專家參與，谷歌、網飛 、Meta 等眾多知名科技公司也深度參與其中。因此，能夠在 RecSys 上發(fā)表論文或斬獲獎項，意味著該研究成果獲得了國際學術界與工業(yè)界的高度認可，代表了推薦系統(tǒng)領域的領先水平。

但其實，早在獎項公布之前，小紅書的技術實力和小紅書這款產品本身，就已成為會場內外的一個焦點。

「你們的推薦系統(tǒng)，業(yè)內領先」

會議期間，小紅書的展臺異常火爆，常常被圍得水泄不通。許多前來交流的專家和技術人員（尤其是來自北美的）本身就是小紅書的資深用戶。他們對小紅書的推薦能力給出了一個極為一致且高度的評價：業(yè)內領先

一位參會者分享了一個令他驚嘆的體驗：他從美國飛抵布拉格，打開小紅書，APP 不僅迅速為他推送了精準的本地內容，更神奇的是，他還刷到了同樣來參加 RecSys 會議的其他人發(fā)的帖子，并因此在線下認識了新朋友。這種精準捕捉用戶即時場景與身份的能力，讓這些本身就是推薦系統(tǒng)專家的用戶感到非常好奇和贊嘆。

小紅書能精準地將內容推薦給相關用戶，截圖自小紅書用戶 @momo（小紅書校招在逃版）的圖文和 @Haiyun Jin 和 @Lucky girl 的評論

這種作為用戶對產品的極致認可，直接點燃了這些推薦系統(tǒng)研究者對背后技術的好奇心。

因此，當小紅書推薦算法團隊（這也是該團隊首次參會）分享其關于視頻觀看時長預測的研究成果時，現(xiàn)場座無虛席。

論文一作趙旭（Xu Zhao）演講分享時的現(xiàn)場盛況

事實上，早在論文一作趙旭登臺分享之前，就已有大量參會者因其發(fā)布的論文摘要而慕名而來，提前在展臺與作者們進行交流探討。

演講結束后，現(xiàn)場爆發(fā)了非常熱烈的掌聲，演講者也被熱情的同行們追問各種技術細節(jié)，展臺甚至出現(xiàn)了排隊提問交流的盛況。