這項(xiàng)由Meta FAIR實(shí)驗(yàn)室的Shuyue Stella Li和華盛頓大學(xué)團(tuán)隊(duì)共同完成的研究發(fā)表于2025年7月，論文代碼已在GitHub開源（https://github.com/stellalisy/PrefPalette）。有興趣深入了解的讀者可以通過arXiv:2507.13541v1訪問完整論文。

當(dāng)你在社交媒體上點(diǎn)贊或評(píng)論時(shí)，你有沒有想過AI系統(tǒng)是否真的理解你為什么喜歡某些內(nèi)容？現(xiàn)在的AI就像一個(gè)只會(huì)機(jī)械記錄你行為的記錄員，它知道你點(diǎn)了贊，但不知道你是因?yàn)閮?nèi)容幽默而點(diǎn)贊，還是因?yàn)樽髡弑磉_(dá)了同情心而認(rèn)同。Meta和華盛頓大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)最近開發(fā)出了一套名為PrefPalette的系統(tǒng)，這套系統(tǒng)就像給AI裝上了"讀心術(shù)"，不僅能預(yù)測你會(huì)喜歡什么，還能告訴你為什么會(huì)喜歡。

這項(xiàng)研究的核心創(chuàng)新在于，它首次將認(rèn)知科學(xué)中的"多屬性決策理論"引入到AI偏好建模中。簡單來說，就是模擬人類大腦在做選擇時(shí)的思考過程。當(dāng)你選擇一家餐廳時(shí)，你的大腦會(huì)同時(shí)考慮價(jià)格、口味、環(huán)境、服務(wù)等多個(gè)因素，然后根據(jù)當(dāng)時(shí)的情況給這些因素分配不同的權(quán)重。比如約會(huì)時(shí)你可能更重視環(huán)境，加班后你可能更在乎速度。PrefPalette就是要讓AI學(xué)會(huì)這種復(fù)雜的思考方式。

研究團(tuán)隊(duì)在Reddit這個(gè)擁有數(shù)百萬用戶的平臺(tái)上驗(yàn)證了他們的系統(tǒng)。Reddit就像一個(gè)巨大的社區(qū)集合，每個(gè)子社區(qū)都有自己獨(dú)特的文化和價(jià)值觀。比如歷史討論區(qū)的用戶喜歡詳細(xì)深入的回答，而幽默區(qū)的用戶更看重內(nèi)容是否好笑。PrefPalette在45個(gè)不同的社區(qū)中測試后，準(zhǔn)確率比當(dāng)前最先進(jìn)的GPT-4o提高了46.6%，這相當(dāng)于從一個(gè)普通學(xué)生的水平躍升到了優(yōu)等生的水平。

更令人興奮的是，PrefPalette不僅預(yù)測準(zhǔn)確，還能解釋自己的推理過程。它會(huì)告訴你為什么認(rèn)為某個(gè)回答會(huì)受歡迎：可能是因?yàn)檎Z言幽默風(fēng)趣，可能是因?yàn)楸磉_(dá)了恰當(dāng)?shù)耐樾模蛘呤且驗(yàn)閮?nèi)容詳實(shí)全面。這種透明度讓人們能夠真正理解AI的決策過程，而不是被蒙在鼓里。

這項(xiàng)研究的意義遠(yuǎn)不止于提高預(yù)測準(zhǔn)確率。它為個(gè)性化AI應(yīng)用打開了新的大門，未來的AI助手可能真正理解你的價(jià)值觀和偏好，而不是簡單地記錄你的行為模式。這意味著更精準(zhǔn)的內(nèi)容推薦、更貼心的服務(wù)建議，以及更符合個(gè)人價(jià)值觀的AI交互體驗(yàn)。

一、破解人類偏好形成的密碼

人類的偏好并不是憑空產(chǎn)生的，而是一個(gè)復(fù)雜的認(rèn)知過程。當(dāng)你在網(wǎng)上看到一條評(píng)論并決定是否點(diǎn)贊時(shí)，你的大腦實(shí)際上在進(jìn)行一場快速的多維度評(píng)估。你會(huì)下意識(shí)地考慮這條評(píng)論是否幽默、是否有禮貌、是否表達(dá)了同情心、語言是否正式等等多個(gè)方面。

傳統(tǒng)的AI偏好預(yù)測系統(tǒng)就像一個(gè)只會(huì)看表面的觀察者。它能記錄你點(diǎn)了贊，但不知道你是被評(píng)論的幽默感打動(dòng)，還是被作者的善意感染。這就好比一個(gè)人只知道你買了一件衣服，但不知道你是因?yàn)榭钍?、顏色、價(jià)格還是品牌而做出購買決定。

PrefPalette的革命性在于它學(xué)會(huì)了分解這個(gè)復(fù)雜的決策過程。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，人類的偏好判斷可以分解為19個(gè)不同的屬性維度。這些屬性分為兩大類：一類是語言風(fēng)格特征，包括正式程度、詳細(xì)程度、直接程度、自信程度等9個(gè)方面；另一類是文化價(jià)值觀特征，基于心理學(xué)家施瓦茨的基本價(jià)值理論，包括自主性、刺激性、享樂主義、成就感、權(quán)力、安全感、從眾性、傳統(tǒng)、仁慈和普世主義等10個(gè)方面。

舉個(gè)具體例子，當(dāng)你在Reddit的歷史討論區(qū)看到一個(gè)關(guān)于古羅馬的回答時(shí)，你的大腦會(huì)快速評(píng)估：這個(gè)回答夠詳細(xì)嗎？表達(dá)夠?qū)I(yè)嗎？有沒有展現(xiàn)出足夠的學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)性？而當(dāng)你在幽默區(qū)看到一個(gè)段子時(shí)，你的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)完全不同：夠搞笑嗎？會(huì)不會(huì)冒犯人？時(shí)機(jī)合適嗎？PrefPalette就是要模擬這種因情境而變的評(píng)估過程。

更有趣的是，同一個(gè)人在不同社區(qū)中的偏好權(quán)重會(huì)發(fā)生變化。你在工作相關(guān)的專業(yè)論壇中可能更看重內(nèi)容的專業(yè)性和準(zhǔn)確性，而在休閑娛樂的社區(qū)中可能更在意內(nèi)容是否輕松有趣。這種動(dòng)態(tài)的偏好調(diào)整正是人類認(rèn)知的精妙之處，也是傳統(tǒng)AI系統(tǒng)難以捕捉的復(fù)雜性。

二、訓(xùn)練AI學(xué)會(huì)"換位思考"

為了讓AI學(xué)會(huì)這種復(fù)雜的偏好判斷，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一套巧妙的訓(xùn)練方法，就像教一個(gè)學(xué)生學(xué)會(huì)從多個(gè)角度分析問題。

第一步是"屬性感知訓(xùn)練"。研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種叫做"反事實(shí)屬性合成"的技術(shù)。這聽起來很復(fù)雜，但原理其實(shí)很簡單：就是讓AI學(xué)會(huì)識(shí)別同一內(nèi)容在不同屬性維度上的變化。比如，給AI一句話"今天天氣不錯(cuò)"，然后生成它在不同正式程度下的表達(dá)："今天天氣挺好的"（隨意）、"今日天氣晴朗"（正式）、"今天天氣賊好"（非常隨意）等等。

這個(gè)過程就像教一個(gè)外國人理解中文的語氣變化。通過大量這樣的對(duì)比例子，AI逐漸學(xué)會(huì)了識(shí)別語言中的細(xì)微差別。研究團(tuán)隊(duì)使用了強(qiáng)大的Llama 3 405B模型作為"老師"來生成這些對(duì)比例子，然后用較小的Llama 3 1B模型作為"學(xué)生"來學(xué)習(xí)識(shí)別這些差異。

這種師生教學(xué)模式的好處是既保證了質(zhì)量又提高了效率。大模型雖然能力強(qiáng)，但運(yùn)行成本高；小模型雖然效率高，但單獨(dú)訓(xùn)練效果有限。通過讓大模型當(dāng)老師、小模型當(dāng)學(xué)生的方式，既獲得了高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，又得到了高效的專用模型。

第二步是"情境感知整合"。僅僅識(shí)別屬性還不夠，AI還要學(xué)會(huì)根據(jù)不同情境動(dòng)態(tài)調(diào)整這些屬性的重要性。研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一個(gè)注意力機(jī)制，讓AI能夠像人類一樣"有重點(diǎn)地關(guān)注"。

這個(gè)機(jī)制的工作原理類似于人類的注意力分配。當(dāng)你在不同場合說話時(shí)，你會(huì)自動(dòng)調(diào)整對(duì)各種因素的關(guān)注程度。在學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)言時(shí)，你會(huì)更注重邏輯性和準(zhǔn)確性；在朋友聚會(huì)上聊天時(shí)，你會(huì)更關(guān)注幽默感和親和力。PrefPalette的注意力機(jī)制就是要模擬這種動(dòng)態(tài)調(diào)整過程。

更聰明的是，研究團(tuán)隊(duì)還加入了"漸進(jìn)式特征減少"策略。在訓(xùn)練過程中，系統(tǒng)會(huì)逐漸減少對(duì)明確屬性信息的依賴，迫使AI將屬性理解內(nèi)化到自己的參數(shù)中。這就像學(xué)騎自行車的過程：開始時(shí)需要輔助輪，但最終要能夠獨(dú)立保持平衡。

三、從理論到實(shí)踐的驚人表現(xiàn)

當(dāng)PrefPalette在真實(shí)世界中接受考驗(yàn)時(shí)，它的表現(xiàn)令人印象深刻。研究團(tuán)隊(duì)選擇了Reddit作為測試平臺(tái)，這個(gè)選擇很有道理：Reddit擁有數(shù)百萬用戶和成千上萬個(gè)不同主題的社區(qū)，每個(gè)社區(qū)都有自己獨(dú)特的文化和價(jià)值觀，正是測試個(gè)性化偏好預(yù)測的理想環(huán)境。

在45個(gè)不同的Reddit社區(qū)中，PrefPalette的平均準(zhǔn)確率達(dá)到了84.9%，比目前最先進(jìn)的GPT-4o提高了46.6%。這個(gè)提升幅度相當(dāng)可觀，意味著PrefPalette能夠正確預(yù)測用戶偏好的次數(shù)比GPT-4o多出近一半。

更有意思的是不同社區(qū)的表現(xiàn)差異。在學(xué)術(shù)性較強(qiáng)的社區(qū)如r/AskHistorians（歷史問答），PrefPalette的準(zhǔn)確率高達(dá)91.6%，而在相對(duì)隨意的社區(qū)如r/NoStupidQuestions（無蠢問題），準(zhǔn)確率為69.4%。這種差異反映了一個(gè)重要現(xiàn)象：社區(qū)規(guī)范越明確，AI的預(yù)測就越準(zhǔn)確。歷史問答社區(qū)有著嚴(yán)格的學(xué)術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和明確的質(zhì)量要求，而"無蠢問題"社區(qū)則更加包容多樣化的回答風(fēng)格。

從不同社區(qū)的屬性權(quán)重分析中，我們可以看到人類偏好的有趣模式。歷史問答社區(qū)最看重詳細(xì)程度和啟發(fā)性，這符合學(xué)術(shù)討論的特點(diǎn)；而惡意順從社區(qū)（r/MaliciousCompliance）則最重視諷刺和直接性，這與該社區(qū)分享"惡意順從"故事的主題完全吻合；支持性社區(qū)如r/raisedbynarcissists更看重支持性和同理心。

研究團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了有趣的時(shí)間穩(wěn)定性測試。他們用2022年的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，然后在2023年的數(shù)據(jù)上測試。結(jié)果顯示，PrefPalette在時(shí)間跨度測試中仍然保持了69.3%的準(zhǔn)確率，僅下降了15.6%，這說明它學(xué)到的偏好模式具有相當(dāng)?shù)姆€(wěn)定性和泛化能力。

四、透明度帶來的意外驚喜

PrefPalette最令人興奮的特點(diǎn)之一是它的可解釋性。與傳統(tǒng)的"黑盒"AI系統(tǒng)不同，PrefPalette能夠明確告訴你它為什么做出某個(gè)預(yù)測，這就像有一個(gè)能夠解釋自己思考過程的朋友。

通過分析注意力權(quán)重，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了許多直觀且合理的模式。比如在歷史問答社區(qū)中，詳細(xì)程度的重要性權(quán)重最高，這完全符合該社區(qū)對(duì)深入、全面回答的偏好；在惡意順從社區(qū)中，諷刺性的重要性權(quán)重最高，因?yàn)樵撋鐓^(qū)的內(nèi)容主要是分享通過"惡意順從"來應(yīng)對(duì)不合理要求的故事；在心理健康支持社區(qū)中，支持性和同理心的權(quán)重最高。

研究團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了人工驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)來確認(rèn)這些權(quán)重的準(zhǔn)確性。他們請人類評(píng)估者對(duì)一些評(píng)論進(jìn)行多維度打分，然后分析這些分?jǐn)?shù)與社區(qū)偏好的相關(guān)性。結(jié)果顯示，PrefPalette識(shí)別的高重要性屬性確實(shí)與社區(qū)偏好呈正相關(guān)，而低重要性屬性則相關(guān)性接近零，這證明了系統(tǒng)的可解釋性是可靠的。

更有意思的是屬性類別的差異化作用。在娛樂性社區(qū)如r/humor中，語言風(fēng)格屬性（如幽默感）的作用明顯大于文化價(jià)值屬性，這很好理解，因?yàn)橛哪瑑?nèi)容的成功主要取決于表達(dá)技巧而非深層價(jià)值觀。而在政治討論社區(qū)中，兩類屬性的重要性相當(dāng)，因?yàn)檎斡懻摷壬婕氨磉_(dá)方式也涉及價(jià)值立場。

這種透明度不僅有助于理解AI的決策過程，還為改進(jìn)系統(tǒng)提供了明確的方向。如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)社區(qū)的預(yù)測準(zhǔn)確率較低，可以通過分析屬性權(quán)重來找出可能的原因，然后有針對(duì)性地進(jìn)行優(yōu)化。

五、真實(shí)世界中的具體應(yīng)用案例

為了更直觀地展示PrefPalette的能力，研究團(tuán)隊(duì)提供了一些具體的預(yù)測案例對(duì)比，這些例子清楚地展示了屬性驅(qū)動(dòng)預(yù)測的優(yōu)勢。

在幽默社區(qū)的一個(gè)例子中，有人發(fā)了一個(gè)關(guān)于古茲·汗（Guz Khan）的笑話，有兩個(gè)回復(fù)候選：一個(gè)是"我以為是成吉思汗哈哈"，另一個(gè)是"我沒看出哪里好笑"。傳統(tǒng)的ValueScope系統(tǒng)選擇了后者，認(rèn)為更直接的表達(dá)會(huì)受歡迎；而PrefPalette選擇了前者，因?yàn)樗R(shí)別出這個(gè)回復(fù)具有更高的幽默性和啟發(fā)性得分。實(shí)際結(jié)果證明PrefPalette是對(duì)的——用戶確實(shí)更喜歡那個(gè)幽默的文字游戲。

在懺悔社區(qū)的例子中，有人承認(rèn)從祖母家偷了東西，兩個(gè)回復(fù)候選分別是"你偷過她的假牙嗎？那會(huì)很糟糕"和"沒必要反復(fù)強(qiáng)調(diào)這事"。ValueScope選擇了后者，可能認(rèn)為直接的回應(yīng)更合適；而PrefPalette選擇了前者，因?yàn)樗谠撋鐓^(qū)的屬性權(quán)重分析中發(fā)現(xiàn)，同理心和支持性比直接性更重要。果然，社區(qū)用戶更傾向于選擇那個(gè)雖然有些玩笑但表達(dá)理解的回復(fù)。

這些例子說明了屬性驅(qū)動(dòng)預(yù)測的核心優(yōu)勢：它能夠捕捉到社區(qū)特定的價(jià)值偏好，而不是依賴通用的回應(yīng)模式。傳統(tǒng)系統(tǒng)可能會(huì)認(rèn)為"直接就是好的"，但PrefPalette理解到在不同社區(qū)中，直接性的價(jià)值是不同的——在某些需要坦誠的社區(qū)中直接性很重要，而在需要同理心的社區(qū)中，溫和的表達(dá)可能更受歡迎。

六、技術(shù)創(chuàng)新的深層意義

PrefPalette的技術(shù)創(chuàng)新不僅僅是在算法層面，更重要的是它代表了AI系統(tǒng)設(shè)計(jì)哲學(xué)的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的偏好建模就像是在黑暗中摸索，只能看到結(jié)果（用戶點(diǎn)贊或不點(diǎn)贊），但看不到過程（用戶為什么這樣選擇）。PrefPalette則像是給這個(gè)過程安裝了透明的玻璃窗，讓我們能夠觀察到偏好形成的內(nèi)在機(jī)制。

這種透明性帶來的好處是多方面的。首先，它提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性，因?yàn)橄到y(tǒng)理解了偏好的成因而不僅僅是表象。其次，它增強(qiáng)了系統(tǒng)的可解釋性，用戶可以理解為什么系統(tǒng)會(huì)推薦某些內(nèi)容。最后，它提供了優(yōu)化的方向，開發(fā)者可以通過調(diào)整屬性權(quán)重來改進(jìn)系統(tǒng)性能。

從計(jì)算效率的角度來看，PrefPalette的設(shè)計(jì)也很巧妙。雖然訓(xùn)練階段需要計(jì)算19個(gè)不同屬性的表示，但在實(shí)際部署時(shí)，系統(tǒng)可以不依賴明確的屬性計(jì)算，因?yàn)閷傩岳斫庖呀?jīng)被內(nèi)化到了模型參數(shù)中。這意味著部署成本并不會(huì)因?yàn)閷傩缘脑黾佣@著增長。

更重要的是，PrefPalette的框架是通用的。雖然研究團(tuán)隊(duì)選擇了19個(gè)特定的屬性，但這個(gè)框架可以適應(yīng)任何屬性集合。如果在特定應(yīng)用場景中需要考慮其他屬性（比如在音樂推薦中考慮節(jié)奏、旋律等屬性），只需要重新訓(xùn)練相應(yīng)的屬性預(yù)測器即可，整個(gè)框架架構(gòu)保持不變。

七、面向未來的思考與展望

PrefPalette的成功為個(gè)性化AI的發(fā)展指明了新的方向，但同時(shí)也提出了一些值得深思的問題。

從技術(shù)發(fā)展的角度來看，這項(xiàng)研究開啟了"認(rèn)知驅(qū)動(dòng)的AI設(shè)計(jì)"新范式。與其讓AI簡單地模仿人類行為，不如讓AI理解人類行為背后的認(rèn)知機(jī)制。這種方法不僅能提高AI的性能，還能增強(qiáng)AI的可解釋性和可控制性。

然而，這種強(qiáng)大的偏好理解能力也帶來了潛在的倫理挑戰(zhàn)。如果AI系統(tǒng)能夠精確理解和預(yù)測人類的偏好，它是否可能被用來操縱人類的選擇？比如，一個(gè)商業(yè)平臺(tái)可能利用這種技術(shù)來引導(dǎo)用戶產(chǎn)生特定的購買行為，或者社交媒體平臺(tái)可能利用它來增強(qiáng)某些觀點(diǎn)的傳播效果。

研究團(tuán)隊(duì)也意識(shí)到了這些潛在風(fēng)險(xiǎn)。他們指出，更精確的偏好建?？赡軙?huì)強(qiáng)化信息繭房效應(yīng)，讓用戶只接觸到符合自己既有偏好的內(nèi)容，從而限制了思維的多樣性。同時(shí)，如果系統(tǒng)過度關(guān)注局部社區(qū)的偏好，可能會(huì)放大一些不夠包容或甚至有害的觀點(diǎn)。

另一個(gè)值得關(guān)注的問題是文化和語言的普適性。目前的研究主要基于英語Reddit社區(qū)，而不同文化背景下的偏好形成機(jī)制可能存在差異。如何讓這種技術(shù)適應(yīng)全球化的多元文化環(huán)境，仍然是一個(gè)開放的研究問題。

從更廣闊的視角來看，PrefPalette代表了人工智能向"理解人性"方向的重要進(jìn)步。它不再滿足于簡單的模式匹配，而是努力理解人類決策的內(nèi)在邏輯。這種進(jìn)步為構(gòu)建真正以人為本的AI系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)。

未來的AI助手可能不僅能夠預(yù)測你想要什么，還能理解你為什么想要，甚至能夠在你的價(jià)值觀發(fā)生變化時(shí)及時(shí)調(diào)整。這種深層次的理解將使AI從工具轉(zhuǎn)變?yōu)楦袷且粋€(gè)真正理解用戶的伙伴。

當(dāng)然，這項(xiàng)研究也有其局限性。目前的屬性集合雖然涵蓋了主要的語言風(fēng)格和文化價(jià)值維度，但可能還不夠全面。人類偏好的復(fù)雜性可能需要更多維度的屬性來完整描述。此外，當(dāng)前的研究主要關(guān)注文本內(nèi)容的偏好，如何擴(kuò)展到圖像、視頻等多媒體內(nèi)容，仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。

說到底，PrefPalette最大的貢獻(xiàn)可能不是提高了幾個(gè)百分點(diǎn)的預(yù)測準(zhǔn)確率，而是為AI系統(tǒng)的發(fā)展提供了一個(gè)新的思路：不是讓機(jī)器簡單地模仿人類，而是讓機(jī)器理解人類。這種理解不僅能夠提高AI的性能，更重要的是能夠增進(jìn)人機(jī)之間的信任和協(xié)作。

在一個(gè)AI技術(shù)快速發(fā)展的時(shí)代，我們需要的不是更強(qiáng)大但不可理解的黑盒系統(tǒng)，而是既強(qiáng)大又透明的智能伙伴。PrefPalette在這個(gè)方向上邁出了重要的一步，它讓我們看到了一個(gè)AI能夠真正理解人類偏好和價(jià)值觀的未來可能性。無論是對(duì)于技術(shù)開發(fā)者還是普通用戶，這都是一個(gè)值得期待的發(fā)展方向。

Meta和華盛頓大學(xué)的這項(xiàng)研究不僅在學(xué)術(shù)界引起了關(guān)注，其開源的代碼庫也為更多研究者和開發(fā)者提供了探索這一領(lǐng)域的機(jī)會(huì)。隨著更多人參與到這類研究中，我們有理由相信，未來的AI系統(tǒng)將變得更加智能、更加透明，也更加值得信賴。

Q&A

Q1：PrefPalette是什么？它比傳統(tǒng)AI好在哪里？ A：PrefPalette是Meta和華盛頓大學(xué)開發(fā)的AI偏好預(yù)測系統(tǒng)，它不僅能預(yù)測用戶會(huì)喜歡什么內(nèi)容，還能解釋為什么會(huì)喜歡。與傳統(tǒng)AI只看結(jié)果不同，PrefPalette理解偏好形成的過程，通過分析19個(gè)屬性維度（如幽默感、正式程度、同理心等）來做預(yù)測，準(zhǔn)確率比GPT-4o提高了46.6%。

Q2：這個(gè)系統(tǒng)會(huì)不會(huì)被用來操縱用戶偏好？ A：研究團(tuán)隊(duì)確實(shí)關(guān)注到了這個(gè)風(fēng)險(xiǎn)。精確的偏好理解可能被用于商業(yè)操縱或強(qiáng)化信息繭房。不過，PrefPalette的透明度設(shè)計(jì)實(shí)際上有助于防范這類風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)樗芮宄忉岊A(yù)測依據(jù)，用戶可以了解系統(tǒng)的推薦邏輯，而不是被"黑盒"算法暗中影響。

Q3：普通人能使用PrefPalette嗎？有什么實(shí)際應(yīng)用？ A：目前PrefPalette主要是研究階段的系統(tǒng)，代碼已在GitHub開源。未來它可能應(yīng)用于社交媒體推薦、內(nèi)容創(chuàng)作指導(dǎo)、客服機(jī)器人等場景。比如幫助內(nèi)容創(chuàng)作者了解不同社區(qū)的偏好特點(diǎn)，或讓AI助手更準(zhǔn)確理解用戶的真實(shí)需求，提供更貼心的個(gè)性化服務(wù)。