先从我看到 OpenBiliClaw 这个民间的 github 项目说起，这个项目是用 AI 给用户专门做内容推荐，我看到这个项目的时候有点欣喜若狂的，因为终于看到有人搞出来高度推荐兴趣内容的东西，当然我也知道，做这种事情绝不止一个公司或科研机构，人类面对海量互联网数据，是绝对需求一种高度推荐兴趣内容的技术变革的，未来这是必然，而且未来肯定会有很多公司或科研机构来推动这种科技变革。我现在转念一想，虽然这种事情在进步，但目前的发展，做这种事情，可能一开始方式就错了！
为什么方式错了？语言模型想必是用思维逻辑加上特点分析，用户给喜好的内容作为数据参考，依此这样来提高推荐效果的，思维逻辑加上特点分析确实能戳中一些喜欢的因素，但它的概率还是小的，被真正戳中喜好的因素是少的，要理解为啥这样说，就需要理解人类的喜好，人之所以喜好的奥秘是：眼镜看到的，听到的包括内心感受，任何一个画面、行为、微笑等都会成为喜欢或不喜欢的因素，人类的喜好奥秘是许多复杂喜欢和不喜欢因素交织在一起的，人类用口述来表达喜欢是低级方式，因为很多复杂交织因素，你很难用语言表达出来，但是人却能很快就分辨出来喜欢的内容，不喜欢的内容，做出这种判断是靠感知判断，人类喜好是相当复杂的，语言模型用思维逻辑加上特点分析，用户给喜好的内容作为数据参考，这种方法一直在脱离人类真实数据，用户提供的喜好内容，是根本反馈不出来更多真实数据的，比如说 AI 通过提供的数据发现我喜欢 TIM 荒岛生存挑战，又发现我喜欢荒岛游戏，AI 以为我喜欢荒野求生，以及对求生装备等感兴趣，按正常逻辑推理来说没错，但人类喜欢是复杂的，事实上我喜欢的并非真正荒岛生存，因为那是环境残酷生活特别糟糕的效果，我喜欢荒岛游戏只不过是想找到一个荒岛生存基础游戏内容相当丰富而且游戏特别精良的唯一佳作，除此之外这方面根本很难再喜欢什么，但是 AI 会一直给你推荐荒野生存之类的内容，要不就是此类不再推荐，我举例这一点是想说，人类喜欢是复杂的，很多时候一直在脱离真实数据。我知道有人会说让 AI 避雷，不再推荐此类内容不就行了，事实上我说的东西只是十之一二，人类喜好是极其复杂的，我并非完全否定不喜欢荒野生存内容，这就很复杂的，对于这种程度，要让 AI 做的更好，那是相当麻烦的，人类本身言语很难表达的。
那我是有想法，那就是因素团序列 + 专用语言模型（人类喜欢的兴趣内容的专用模型），我前面说的因素你知道我说的已什么了，那因素团就是很多复杂的因素，因素团序列 意思是：某些交织在一起的复杂因素，可以称为序列，它是更加精准的复杂喜好特征描述，研究和列举出来一些 因素团序列 这来自人类真实数据，专用语言模型是根据人类真实数据 人类喜好的复杂 而研发的专门模型，它有一套逻辑思维是根据人类真实复杂而研发的，对于我刚才举例的对于荒岛内容的喜欢，它有一些逻辑思维是适用人类复杂喜欢这种情况的，所以用 AI 推荐高度喜欢的内容，研究这种事情的研究人员，为啥感觉一开始方式就错了，但改进做法是从上层这些研究者去做的事情，民间爱好者等做不了。
这些可以提醒那些研究人员，而对于 OpenBiliClaw 的使用者，可以通过一些方法来提高精准进化，重点是兴趣探针，除了确定喜欢、不喜欢、避雷之外，建议一定要有 多聊聊，通过多聊聊 告知精准喜欢的描述，比如刚才说的荒野生存内容，AI 以为我喜欢此类内容，而根本不知道真正喜好的原因，复杂因素团人类是很难用言语表达，但是通过表达力、感知表述训练，还是能做到表达一定的精准喜欢原因。
为什么方式错了？语言模型想必是用思维逻辑加上特点分析，用户给喜好的内容作为数据参考，依此这样来提高推荐效果的，思维逻辑加上特点分析确实能戳中一些喜欢的因素，但它的概率还是小的，被真正戳中喜好的因素是少的，要理解为啥这样说，就需要理解人类的喜好，人之所以喜好的奥秘是：眼镜看到的，听到的包括内心感受，任何一个画面、行为、微笑等都会成为喜欢或不喜欢的因素，人类的喜好奥秘是许多复杂喜欢和不喜欢因素交织在一起的，人类用口述来表达喜欢是低级方式，因为很多复杂交织因素，你很难用语言表达出来，但是人却能很快就分辨出来喜欢的内容，不喜欢的内容，做出这种判断是靠感知判断，人类喜好是相当复杂的，语言模型用思维逻辑加上特点分析，用户给喜好的内容作为数据参考，这种方法一直在脱离人类真实数据，用户提供的喜好内容，是根本反馈不出来更多真实数据的，比如说 AI 通过提供的数据发现我喜欢 TIM 荒岛生存挑战，又发现我喜欢荒岛游戏，AI 以为我喜欢荒野求生，以及对求生装备等感兴趣，按正常逻辑推理来说没错，但人类喜欢是复杂的，事实上我喜欢的并非真正荒岛生存，因为那是环境残酷生活特别糟糕的效果，我喜欢荒岛游戏只不过是想找到一个荒岛生存基础游戏内容相当丰富而且游戏特别精良的唯一佳作，除此之外这方面根本很难再喜欢什么，但是 AI 会一直给你推荐荒野生存之类的内容，要不就是此类不再推荐，我举例这一点是想说，人类喜欢是复杂的，很多时候一直在脱离真实数据。我知道有人会说让 AI 避雷，不再推荐此类内容不就行了，事实上我说的东西只是十之一二，人类喜好是极其复杂的，我并非完全否定不喜欢荒野生存内容，这就很复杂的，对于这种程度，要让 AI 做的更好，那是相当麻烦的，人类本身言语很难表达的。
那我是有想法，那就是因素团序列 + 专用语言模型（人类喜欢的兴趣内容的专用模型），我前面说的因素你知道我说的已什么了，那因素团就是很多复杂的因素，因素团序列 意思是：某些交织在一起的复杂因素，可以称为序列，它是更加精准的复杂喜好特征描述，研究和列举出来一些 因素团序列 这来自人类真实数据，专用语言模型是根据人类真实数据 人类喜好的复杂 而研发的专门模型，它有一套逻辑思维是根据人类真实复杂而研发的，对于我刚才举例的对于荒岛内容的喜欢，它有一些逻辑思维是适用人类复杂喜欢这种情况的，所以用 AI 推荐高度喜欢的内容，研究这种事情的研究人员，为啥感觉一开始方式就错了，但改进做法是从上层这些研究者去做的事情，民间爱好者等做不了。
这些可以提醒那些研究人员，而对于 OpenBiliClaw 的使用者，可以通过一些方法来提高精准进化，重点是兴趣探针，除了确定喜欢、不喜欢、避雷之外，建议一定要有 多聊聊，通过多聊聊 告知精准喜欢的描述，比如刚才说的荒野生存内容，AI 以为我喜欢此类内容，而根本不知道真正喜好的原因，复杂因素团人类是很难用言语表达，但是通过表达力、感知表述训练，还是能做到表达一定的精准喜欢原因。
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