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梁斌penny 2025-04-21 09:44+08:00Z
原微博

“梁博,你之前提到那个什么抖音推荐模型,我有个问题,这种没有明确标签的算法驱动的黑盒方式,万一给用户推荐错了怎么办呢?想debug都没办法,这不是很危险吗?”答:首先,模型在上线前,都会做回归测试,比如任选100万个用户,把最近10条他们停留时间长的内容(或者点击的内容,搜索的,收藏的内容)做测试,看看用这个模型是否能高概率推荐出来,如果不能,说明模型出问题了。其次,推荐方法肯定也不唯一,也会有其他参照,或者新老模型交替服务,确保新模型验证性不够失控。最后,这些线上模型肯定有监控,如果新模型上去,停留时间大幅度变化,一定能监控到的,会有预案,要么回滚到老模型,要么调整一些参数控制个性化和热门的比例。方法很多的。

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