拼多多和抖音的AI！

主要观点总结

本文主要介绍了拼多多早在2016年就开始宣传的分布式人工智能（AI）与当今的AI技术如chatGPT之间的区别。文章提到了拼多多创始人黄峥对AI的看法，包括AI的局限性以及分布式AI的优势。同时，本文也提及了抖音的推荐算法和AI技术的关系，以及大模型技术如LLM给AI推荐市场带来的新机遇和挑战。

关键观点总结

关键观点1: 拼多多的分布式人工智能与chatGPT的区别

拼多多早在2016年就开始宣传其分布式人工智能，与今天的chatGPT等基于LLM（大语言模型）的AI技术相比，分布式AI强调社交关系的利用和群体智慧的结合，注重模拟群体情绪和群体决策过程。

关键观点2: 黄峥对AI的看法

黄峥意识到传统AI算法的局限性，并强调了分布式AI的优势，如帮助机器走出算法牢笼、体现人的情绪以及与人类个性、态度和网络相互影响。他也指出了算法无法理解内容的真实意图的问题，这也是现今许多AI推荐算法的痛点。

关键观点3: 抖音推荐算法的局限性

虽然抖音的推荐算法在超大规模信息分发和推荐方面非常成功，但由于缺乏对用户行为背后真实意图的深刻理解，仍然面临信息茧房的问题。热门内容过于热门，长尾和新颖内容难以被发现。

关键观点4: 大模型技术如LLM带来的转机

大模型技术如LLM（大语言模型）的出现为AI推荐市场带来了新的机遇。凭借其丰富的世界知识、细粒度的语义理解和逐步推理的能力，LLM能够帮助系统更准确地分析用户的潜在兴趣，并可以清晰地解释推荐背后的原因。

关键观点5: 大模型的应用场景与未来展望

大模型技术可能创造新的应用场景，如个性化的购物助手等。拼多多可能借助大模型技术实现更深入的与用户沟通、扩展用户视野并更了解用户的需求。