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马斯克用Grok大模型重塑Twitter推荐系统，让优质内容不再被埋没，开启推荐算法新时代。 核心内容： 1. Grok AI如何改变传统推荐系统的运行逻辑 2. 大语言模型带来的三大核心能力升级 3. 推荐系统专家王喆的新书价值解读
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"：
迎接未来：一本好书的指引
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