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LLM4rec-rednote

ds 2025/7/3 17:16:06

小红书有几亿用户、每天新增海量图文/视频笔记。怎么才能让每个用户刷到的内容既“懂我”（符合兴趣）又“惊喜我”（发现新东西），同时还要保证小创作者也有曝光？传统推荐方法有点力不从心了。

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解决方案：

引入大语言模型（LLM，如GPT这类“超级大脑”） 和多模态理解（能同时看懂文字和图片/视频），给推荐系统装上“智慧引擎”，让它变得更聪明！

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关键：

传统推荐的“短板”：为啥不够用？
- “看不懂”内容精髓： 传统模型主要看标签（比如“美妆”、“旅行”）和用户历史行为（你点过啥赞）。它很难真正理解一篇笔记里文字的情感和图片的意境（比如“氛围感穿搭”具体是啥感觉？）。
- “猜不透”用户心思： 只能根据你过去的行为推荐相似的（你看过猫视频就使劲推猫）。它很难推理你潜在的、没表达出来的兴趣（比如你看猫，可能也会喜欢萌宠漫画？）。
- “冷落”新笔记/新用户： 新笔记没人互动，系统不知道推给谁（冷启动问题）；新用户没行为记录，系统一脸懵（“猜你喜欢”猜不准）。
- “困住”用户在信息茧房： 一直推你已知爱看的，你很难发现新领域（比如从美妆跨界到露营？）。

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小红书怎么用大模型（LLM）升级推荐？
- 升级1：让系统“真懂”内容（多模态内容理解）
  - 怎么懂？ 训练强大的多模态模型（如SigLip），它能同时分析：
    - 文字： 理解笔记标题、正文在说什么（语义、情感）。
    - 图片/视频： 识别画面里的物体、场景、风格（比如一张照片是“法式慵懒风”还是“日系清新”？）。
  - 好处：
    - 对笔记的理解更精准、更深入，不再只看表面标签。
    - 能抓住内容的核心价值和氛围感，匹配更合适的用户。
    - 解决新笔记冷启动： 新笔记一发布，系统就能通过“看图看字”理解它是什么，结合话题/标签圈选，快速找到种子用户（最可能感兴趣的人）推送。效果好再通过Lookalike技术扩散给相似兴趣人群。
- 升级2：让系统“会猜”用户心思（用户兴趣推理）
  - 怎么猜？ 用自研的 tomato-7B大模型（类似一个推理能力超强的分析师）：
    - 输入： 你的基本信息（年龄、性别、城市）+ 已知兴趣（历史点赞/收藏的话题、类目）。
    - 输出： 潜在兴趣点 + 推理过程 + 置信度（有多大把握）。
  - 例子： 系统知道你：
    - 25岁，女，上海
    - 长期爱看“阅读”、“搞笑视频”，最近迷上“漫画”
    - 模型推理：
      - 可能对“新书推荐”感兴趣（因为爱阅读）。
      - 可能对“搞笑漫画”感兴趣（因为爱漫画+爱搞笑）。
      - 可能对“美妆技巧”感兴趣（25岁女性普遍兴趣）。
  - 好处：
    - 突破信息茧房： 主动推荐你可能感兴趣但从未接触过的内容（如推理出的“美妆技巧”、“露营”）。
    - 丰富推荐多样性： 不再只依赖历史行为，加入推理出的新兴趣点。
- 升级3：让系统“更会互动”（互动目标建模与优化）
  - 超长序列建模： 记住你很久以前喜欢过什么（比如半年前收藏的旅行攻略），让推荐更有“历史底蕴”。
  - 实时行为捕捉： 你刚刚点赞/收藏/划走某个笔记？系统秒级感知！5分钟内就能调整后续推荐（比如你连点3个露营视频，马上多推点）。
  - 多目标平衡： 用复杂模型（如多目标CGC模型）同时优化多个目标：不仅要你点（CTR），还要你看久（时长）、评论、收藏… 避免只顾点击率推“标题党”。
  - 强化学习（RL）： 像训练游戏AI一样训练推荐系统！有个“RL Agent”观察你的实时状态（兴趣、情绪？），决定：
    - 现在推这个露营笔记，用户大概率会喜欢（点击/互动）吗？
    - 如果推了且你真互动了，下次加大力度推类似内容。
    - 如果推了你没反应，说明可能推错了，减少试探或换个方向。
    - 目标是最大化你长期的满意度和互动总量。

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小红书推荐的独特“价值观”
- 平权分发： 50%以上流量给千粉以下小创作者！ 不让大V垄断流量。大模型理解内容价值的能力，让小众优质笔记也能被发现（不再只靠粉丝量）。
- 圈层与社交： 用图模型分析“内容-用户-作者”关系，形成兴趣“圈层”。让你更容易发现同好（比如喜欢同一小众穿搭风格的人），促进社区互动。

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整体效果：更智能、更人性化的推荐
- 对你：
  - 推荐内容更懂你心意（甚至猜到你自己都没意识到的兴趣）。
  - 惊喜感更强，能发现更多有趣的新领域。
  - 刷到的内容质量更高、更对口。
- 对创作者：
  - 新手有机会！优质内容即使粉丝少也能被系统“慧眼识珠”。
  - 内容匹配更精准，更容易找到目标受众。
- 对平台：
  - 用户停留时间更长、互动更多，平台更活跃。
  - 社区氛围更好（内容多样、创作者生态健康）。