AI + 推荐：大模型如何提升准确率与多样性

大模型从 “猜行为” 变成 “懂意图”，大幅提升推荐效果。准确率上：用大模型深度理解用户偏好、上下文、商品语义，做更精准的用户画像；用多路召回 + 大模型重排，排序更贴合需求。多样性上：用 MMR 算法平衡精准与探索，避免只推同类内容；挖掘长尾商品，不让流量只集中在爆款。还能解决冷启动，给新用户 / 新商品生成标签、特征。同时大模型能输出推荐理由，更可解释。整体既让用户觉得 “懂我”，又不会越刷越窄，体验和转化都提升