刷短视频时，刚说想买咖啡机，下一条就弹出带优惠券的型号对比；点开音乐App，新歌推荐里居然有你三年前单曲循环过的冷门乐队——这不是巧合，是推荐算法正在悄悄进化。
从“猜你喜欢”到“预判你要什么”
早年的推荐系统靠协同过滤，比如“和你一样买过A、B的人，也买了C”，逻辑简单但容易卡在信息茧房里。现在主流平台用的已经是多目标融合模型：既要点击率，也要完播时长、互动深度、甚至退货率反馈。淘宝推荐商品页底部加了“这个推荐为什么出现”的小字说明，背后就是可解释性模块在实时回溯特征权重。
轻量级模型开始上手机
以前觉得大模型才配谈智能，其实不然。微信看一看最近把部分推荐逻辑下沉到端侧，用TinyML压缩后的模型直接在手机上跑用户行为建模。好处很明显：不用等网络请求，滑动刷新更顺；隐私数据不上传，本地算完即删。开发者用TensorFlow Lite导出模型后，几行代码就能集成：
const interpreter = await tflite.loadInterpreter(modelPath);
const input = interpreter.getInputTensor(0);
interpreter.setInputTensor(0, userData);
interpreter.invoke();
const output = interpreter.getOutputTensor(0);人工规则没退场，只是藏得更深了
某电商App在618期间临时给“儿童防晒衣”打上“应季高优”标签，算法立刻放大相关曝光——这其实是规则引擎和学习模型的混合调度。不是非黑即白地选AI或人工，而是让规则当“安全阀”，模型负责精细调优。中小软件团队不必硬啃大模型，用LightGBM+业务规则组合，照样能做出响应快、好调试的推荐模块。
真正的好推荐，不是让你停不下来，而是让你少翻三页就找到想要的软件。下次你在软件帮帮网搜“PDF转Word工具”，页面右下角弹出的“你可能也在找OCR识别准确率高的本地版”，背后就是这类优化在起作用。