我被带到满是玩具的房间_文学与欧美文学作品在主题和风格上的差异各观看《今日汇总》
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技术共享，共同进步：我们鼓励技师之间的技术共享和交流，共同学习新技能、新方法，推动整个团队的共同进步。
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全国服务区域：
滨州市(沾化区、博兴县、阳信县、惠民县、滨城区、无棣县、邹平市)
兴安盟(科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、阿尔山市、科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、突泉县)
定西市(通渭县、安定区、渭源县、陇西县、临洮县、漳县、岷县)
福州市(马尾区、鼓楼区、罗源县、闽清县、仓山区、闽侯县、晋安区、长乐区、连江县、平潭县、福清市、台江区、永泰县)
营口市(老边区、西市区、盖州市、大石桥市、鲅鱼圈区、站前区)
新乡市(长垣市、卫滨区、获嘉县、红旗区、原阳县、新乡县、卫辉市、辉县市、封丘县、凤泉区、延津县、牧野区)
揭阳市(普宁市、揭西县、惠来县、榕城区、揭东区)
日喀则市(南木林县、吉隆县、萨嘎县、谢通门县、定结县、江孜县、岗巴县、亚东县、桑珠孜区、康马县、萨迦县、仁布县、定日县、昂仁县、白朗县、拉孜县、聂拉木县、仲巴县)
景德镇市(珠山区、昌江区、浮梁县、乐平市)
阿里地区(噶尔县、札达县、普兰县、改则县、日土县、革吉县、措勤县)
马鞍山市(博望区、含山县、雨山区、和县、花山区、当涂县)
淮南市(潘集区、寿县、谢家集区、大通区、田家庵区、凤台县、八公山区)
岳阳市(云溪区、湘阴县、汨罗市、华容县、临湘市、岳阳县、岳阳楼区、君山区、平江县)
黄南藏族自治州(泽库县、尖扎县、河南蒙古族自治县、同仁市)
阳江市(阳东区、江城区、阳西县、阳春市)
郴州市(苏仙区、临武县、北湖区、嘉禾县、资兴市、汝城县、宜章县、永兴县、桂东县、桂阳县、安仁县)
合肥市(庐江县、肥西县、肥东县、庐阳区、巢湖市、蜀山区、长丰县、瑶海区、包河区)
三亚市(天涯区、崖州区、吉阳区、海棠区)
北海市(银海区、铁山港区、海城区、合浦县)
通化市(东昌区、集安市、梅河口市、通化县、二道江区、柳河县、辉南县)
中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)
博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、温泉县、精河县、阿拉山口市)
莆田市(城厢区、涵江区、秀屿区、荔城区、仙游县)
黄冈市(黄州区、麻城市、蕲春县、团风县、罗田县、武穴市、黄梅县、英山县、浠水县、红安县)
六盘水市(钟山区、盘州市、六枝特区、水城区)
杭州市(萧山区、滨江区、桐庐县、建德市、淳安县、拱墅区、临安区、钱塘区、余杭区、临平区、富阳区、上城区、西湖区)
内蒙古自治区
果洛藏族自治州(甘德县、班玛县、玛多县、玛沁县、久治县、达日县)
漯河市(舞阳县、源汇区、召陵区、临颍县、郾城区)
青岛市(黄岛区、市南区、崂山区、胶州市、即墨区、平度市、莱西市、城阳区、市北区、李沧区)
常德市(安乡县、汉寿县、石门县、津市市、武陵区、鼎城区、临澧县、桃源县、澧县)
无锡市(滨湖区、锡山区、惠山区、新吴区、宜兴市、梁溪区、江阴市)
双鸭山市(宝清县、四方台区、岭东区、集贤县、宝山区、饶河县、友谊县、尖山区)
乌鲁木齐市(头屯河区、乌鲁木齐县、沙依巴克区、达坂城区、米东区、水磨沟区、天山区、新市区)
绍兴市(嵊州市、诸暨市、柯桥区、越城区、上虞区、新昌县)
湘西土家族苗族自治州(凤凰县、吉首市、古丈县、龙山县、永顺县、花垣县、保靖县、泸溪县)
攀枝花市(仁和区、西区、东区、米易县、盐边县)
沧州市(吴桥县、运河区、沧县、任丘市、泊头市、东光县、献县、河间市、南皮县、肃宁县、新华区、盐山县、青县、孟村回族自治县、海兴县、黄骅市)
日照市(东港区、五莲县、莒县、岚山区)
石河子市(胡杨河市、白杨市、图木舒克市、北屯市、铁门关市、可克达拉市、新星市、昆玉市、五家渠市、阿拉尔市、双河市)
朔州市(怀仁市、平鲁区、朔城区、右玉县、山阴县、应县)
大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)
庆阳市(镇原县、西峰区、庆城县、合水县、正宁县、宁县、环县、华池县)
西宁市(城西区、城北区、城中区、湟中区、湟源县、城东区、大通回族土族自治县)
吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)
黄石市(西塞山区、下陆区、黄石港区、铁山区、阳新县、大冶市)
凉山彝族自治州(西昌市、盐源县、甘洛县、木里藏族自治县、美姑县、会理市、宁南县、喜德县、布拖县、金阳县、昭觉县、雷波县、越西县、冕宁县、会东县、普格县、德昌县)
宁波市(北仑区、奉化区、宁海县、江北区、慈溪市、鄞州区、象山县、镇海区、海曙区、余姚市)
达州市(通川区、大竹县、渠县、达川区、万源市、宣汉县、开江县)
自贡市(富顺县、自流井区、大安区、沿滩区、贡井区、荣县)
河源市(源城区、和平县、连平县、东源县、紫金县、龙川县)
新余市(分宜县、渝水区)
黔南布依族苗族自治州(长顺县、荔波县、平塘县、贵定县、瓮安县、福泉市、罗甸县、龙里县、都匀市、惠水县、独山县、三都水族自治县)
陇南市(礼县、成县、武都区、康县、文县、宕昌县、两当县、西和县、徽县)
随州市(广水市、随县、曾都区)
上饶市(万年县、铅山县、广信区、广丰区、玉山县、信州区、婺源县、德兴市、横峰县、鄱阳县、弋阳县、余干县)
通辽市(扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗、开鲁县、科尔沁左翼中旗、库伦旗、科尔沁区、霍林郭勒市、奈曼旗)
铜陵市(铜官区、郊区、枞阳县、义安区)
贵阳市(修文县、开阳县、白云区、云岩区、清镇市、观山湖区、花溪区、息烽县、南明区、乌当区)
淮北市(濉溪县、烈山区、相山区、杜集区)
红河哈尼族彝族自治州(元阳县、绿春县、红河县、石屏县、开远市、蒙自市、河口瑶族自治县、屏边苗族自治县、泸西县、个旧市、金平苗族瑶族傣族自治县、弥勒市、建水县)
广州市(黄埔区、番禺区、海珠区、从化区、荔湾区、白云区、南沙区、越秀区、增城区、花都区、天河区)
遂宁市(船山区、射洪市、安居区、大英县、蓬溪县)
河池市(南丹县、都安瑶族自治县、东兰县、凤山县、金城江区、大化瑶族自治县、巴马瑶族自治县、天峨县、宜州区、罗城仫佬族自治县、环江毛南族自治县)
金昌市(永昌县、金川区)
巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、尉犁县、若羌县、轮台县、和静县、博湖县、和硕县、焉耆回族自治县、且末县)
齐齐哈尔市(龙江县、昂昂溪区、拜泉县、碾子山区、富拉尔基区、克山县、依安县、讷河市、建华区、富裕县、克东县、龙沙区、甘南县、泰来县、铁锋区、梅里斯达斡尔族区)
黄山市(黄山区、屯溪区、休宁县、祁门县、黟县、徽州区、歙县)
新疆维吾尔自治区
南京市(建邺区、浦口区、秦淮区、鼓楼区、玄武区、江宁区、溧水区、六合区、栖霞区、高淳区、雨花台区)
乐山市(犍为县、沙湾区、马边彝族自治县、沐川县、市中区、金口河区、井研县、夹江县、峨眉山市、峨边彝族自治县、五通桥区)
昆明市(呈贡区、五华区、石林彝族自治县、东川区、盘龙区、寻甸回族彝族自治县、官渡区、晋宁区、安宁市、宜良县、嵩明县、禄劝彝族苗族自治县、富民县、西山区)
汉中市(城固县、宁强县、留坝县、勉县、镇巴县、洋县、佛坪县、西乡县、汉台区、略阳县、南郑区)
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连云港市(灌云县、赣榆区、东海县、灌南县、海州区、连云区)
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宁夏回族自治区
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拉萨市(当雄县、尼木县、城关区、曲水县、林周县、达孜区、堆龙德庆区、墨竹工卡县)
上海市(长宁区、浦东新区、杨浦区、嘉定区、崇明区、徐汇区、黄浦区、闵行区、松江区、青浦区、虹口区、金山区、普陀区、静安区、宝山区、奉贤区)
镇江市(京口区、扬中市、句容市、润州区、丹阳市、丹徒区)
塔城地区(托里县、和布克赛尔蒙古自治县、裕民县、沙湾市、额敏县、塔城市、乌苏市)
茂名市(茂南区、高州市、电白区、信宜市、化州市)
中山市
焦作市(温县、孟州市、修武县、沁阳市、山阳区、马村区、武陟县、解放区、中站区、博爱县)
甘孜藏族自治州(乡城县、稻城县、德格县、康定市、丹巴县、甘孜县、理塘县、白玉县、泸定县、新龙县、得荣县、色达县、石渠县、雅江县、九龙县、巴塘县、道孚县、炉霍县)
界面新闻记者|肖芳
界面新闻编辑|文姝琪
多次因为热点事件的处理引发争议之后，抖音近日首次公开了算法原理。
据界面新闻了解，抖音安全与信任中心网站已上线试运营，正向用户、创作者、社会各界征集意见。该网站公开了抖音算法推荐系统的原理、用户行为背后的算法推荐逻辑以及平台人工治理识别各类风险等内容。
在此前举办的2025中国网络媒体论坛上，抖音总裁韩尚佑解释了公开算法推荐系统原理的原因。他表示，很多人对推荐算法技术存在误解，认为算法是给内容打上对应标签，再给用户打上对应的属性，最后通过数据运算，把对应标签的内容推荐给有对应属性的用户。实际上，抖音的推荐系统已几乎不依赖对内容或者用户打标签，而是通过一系列神经网络计算，直接预估每一个用户对每一个内容的目标行为，并挑选出概率最大的一部分内容，推荐给用户。
抖音安全与信任中心网站也着重介绍了这部分内容：当用户打开抖音时，抖音的推荐算法会给候选视频打分，并把得分最高的视频推送给用户。用户在观看时可以对看到的视频做出各种互动，这些互动体现了用户对这个视频的感兴趣程度。比如，“看完了”就是一次反馈动作，“点赞”也是一次反馈动作。用户对观看的视频的每一次反馈，都会对内容流量产生影响。
抖音算法的核心逻辑就是通过预测用户行为概率和用户不同行为的价值权重来确定视频推荐优先级。
虽然推荐算法已并非新生事物，围绕它的争议却从未间断。这些争议包括推荐算法带来标题党、低质量、甚至虚假内容以及信息茧房的问题。但算法也有积极的一面，其提升了信息分发效率、促进信息流动，不能因为存在问题就被一棒子打死。
今年以来，抖音和今日头条陆续释放算法和平台治理的相关信息，试图通过增加透明性来破解算法引发的种种争议。
首次解释抖音算法不追求平台短期数据
从抖音公开的算法原理和算法特点来看，抖音的推荐算法与国内外大部分内容推荐平台相似，包含召回、过滤、排序等环节，重点是学习用户行为。
抖音基于用户行为的推荐方法包含多种技术模型，如协同过滤、双塔召回、Wide&Deep模型等。算法可以在完全“不理解内容”的情况下，找到兴趣相似的用户，把其他人感兴趣的内容推荐给该用户。
其中，协同过滤推荐算法是最经典的推荐算法。简单来说，协同过滤就是协同用户的行为，一起对海量的信息进行过滤，从中更加快速筛选出用户可能会产生行为（比如完播、点赞）的内容。比如，用户A观看了内容X、Y、Z，用户B观看了内容X、Z、W，这意味着X和Z之间就有较高的相似度，系统会根据用户对已观看或已评分内容的偏好，为用户推荐与这些内容相似的其他内容。其原理就是，找到和你兴趣相似的用户，把他们感兴趣的内容也推荐给你。
Wide&Deep模型是抖音推荐算法主力模型之一。Wide部分的主要作用是让模型具有较强的“记忆能力”，模型可直接学习并利用历史数据中物品或者特征的“共现频率”；Deep部分的主要作用是让模型具有“泛化能力”，能够发掘稀疏甚至从未出现过的稀有特征与最终标签相关性。这个模型能够解决协同过滤算法推荐结果头部效应比较明显的问题。
算法能学习、预估用户行为，但因其无法理解内容语义，对内容的理解存在不足，可能导致违法违规、不良内容被推荐传播。因此，算法在真实使用场景中，必须由平台治理对其进行约束和规范。抖音平台治理体系包括异常感知、标准定义、机器识别、人工研判、风险处置等过程。其中，人工主要负责“深度”，确保专业、敏感或疑难等问题尽可能精准研判。
在很多用户的认知中，算法会推荐一些博眼球甚至擦边的内容来提升用户使用时长和用户留存率。在4月15日举办的抖音开放日上，抖音方面首次对这个问题进行了解释。
抖音算法工程师刘畅表示，抖音更关注用户长期价值，而非追求平台的短期数据。为此，抖音算法考虑了众多目标，如完播、评论、点赞、对作者长期消费、分享、跟拍等，力图计算出更符合用户长期价值的目标。
他同时还对引发争议较多的信息茧房问题进行了回应：为引导算法打破信息茧房，抖音算法在多目标建模体系下，设置了专门的探索维度。
一是对用户在平台上已经表现出的兴趣，尽可能推荐更多样的内容，通过多样性打散、多兴趣召回、扶持小众（长尾）兴趣等方法控制相似内容出现的频次。二是帮助用户探索更多新兴趣，采用随机探索、基于用户社交关系拓展兴趣、搜索推荐联动、“不感兴趣”不再展现等多种方式，让用户的主动行为影响推荐系统，使推荐更加个性化和多样化。
从抖音对算法原理的一系列解释来看，其想强调的是算法的核心是以数学计算学习人类行为，它将用户对内容的具体偏好抽象为高维空间中的数学映射关系，而算法本身是没有偏好的。
这种解释并没有错，但算法带来的争议并不是简单的数学问题，而是夹杂着诸多社会热点事件本身引发的争议以及公众情绪，这才是消除公众误解的关键和难点。
打破算法争议，抖音仍需提升热点事件处置的透明性
回溯去年以来抖音和今日头条算法引发的争议，每一次都和具体的热点事件相关。
比如，在郭有才等网红走红过程中，一些网友的疑问在于，网红的走红是否由平台算法强推出来的。在一些热点新闻中，公众关心的是算法推荐是否加剧了谣言的传播、让谣言处理的难度提升。
在和界面新闻记者谈及抖音算法引发的争议时，多位抖音用户表示，相比于算法的数学原理，他们更关心的是平台对热点事件处置的透明性。
实际上，平台对热点事件处置的不透明加剧了公众对算法的误解。比如，在吴柳芳事件中，很多用户认为是平台通过算法推荐吴柳芳的擦边内容，带动其走红，进而质疑平台算法故意推荐擦边内容。而真实的情况是，在成为社会热点事件之前，吴柳芳在抖音上的流量和粉丝量一直较少，平台也并未对其进行推荐。其流量的增长是在该热点引发社会关注后，用户主动搜索导致的。
去年12月以来，抖音集团副总裁李亮开始在微博上活跃，多次解释算法的相关问题，并对吴柳芳事件、抖音用户把钱读成米等热点事件进行了回应，增加与公众的沟通。
但这还远远不够。比如在张兰封号事件中，虽然李亮在微博上解释封号的原因是当事人推荐不实信息进行商业炒作，但网友们仍然对判罚的尺度存在疑问，争议依然发酵数日。
针对公众关心且争议比较大的问题，抖音也在抖音安全与信任中心网站上进行了解释。目前，网站解释的问题包括“抖音为何突出收藏按钮”“App会窃听用户谈话吗”“网红是平台强推出来的吗”等。据界面新闻了解，抖音后续还将在该网站解释更多争议性问题。
一位抖音内部人士告诉界面新闻，抖音内部收集到了很多反馈信息，最终决定上线一个网站来和外界沟通，把已经做的工作向外界传递出去。
新闻结尾
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