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当马斯克用Grok大模型重塑Twitter推荐系统

发布日期：2025-06-13 18:12:40 浏览次数： 1528

作者：极客开源

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埃隆·#马斯克最近在推特上宣布，Twitter（现为 X）的#推荐算法将更多地采用 #Grok AI，一个显著的变化是，来自小账户的优质帖子将更多地出现在你的信息流中。

这则推文不仅仅是一次产品更新，它预示着一个新时代的到来：#大语言模型（#LLM）正在从根本上重塑推荐系统这一高度专业化的领域。

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推荐系统的范式转移：从特征工程到深度理解

仅仅在两年前，我们还普遍认为推荐系统是结构化数据和特征工程的天下，与语言模型的距离似乎遥不可及。然而，Grok 的应用，以及行业内其他类似的前沿探索，正迅速将传统的、依赖离散特征的推荐方法推向边缘。

我们正在见证一个关键的拐点：专业系统正在向通用大模型迁移。大模型的出现，使得推荐系统第一次具备了真正"深度理解"用户的可能性。过去，我们通过用户的点击、购买等行为来构建复杂的特征，试图猜测用户的兴趣。

现在，LLM 可以直接理解文本、图像甚至视频内容，从而更精准地捕捉用户的意含和偏好。冷启动、长尾内容分发、用户兴趣迁移这些推荐系统中的经典难题，在 Embedding 和 Context Window 的框架下，都找到了更优雅、更原生的解决方案。

大模型时代的核心能力：从"调参"到"对话"

这个时代的浪潮中，一个核心的变化是：人与机器的协作方式正在改变。谁能把业务问题用清晰的语言描述清楚，谁就能让 LLM 成为自己强大的"员工"。过去我们钻研各种小框架的最佳实践、精通调参技巧，而现在，以下这些看似"软"的通识能力，正成为新时代的"硬通货"：

1. 用逻辑框架推导问题本质的能力：在面对复杂业务场景时，能够穿透表面现象，用清晰的逻辑框架定位问题的核心。这要求我们不再是简单地应用模型，而是要成为问题的"架构师"。

2. 用清晰语言组织复杂知识的能力：能否将一个结构化的问题（如推荐排序）抽象成一个语言问题？能否将一个复杂的业务场景，通过 Prompt Engineering 转化为大模型可以理解和学习的上下文？这是撬动大模型能力的关键杠杆。

3. 用通用模型重构专业系统的能力：未来的创新，将更多地来自于如何巧妙地应用通用大模型，来重构或增强现有的专业系统。这需要我们跳出原有领域的思维定式，拥抱跨界融合的思维。

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