https://cuicaihao.github.io/zh/tags/%E7%94%9F%E6%88%90%E5%BC%8Fai/Recent content in 生成式AI on C.CUI's LogHugozh-HansSun, 30 Aug 2026 07:00:00 +1000https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-08-30-when-social-conflict-becomes-a-recommendation-signal/Sun, 30 Aug 2026 07:00:00 +1000https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-08-30-when-social-conflict-becomes-a-recommendation-signal/社会冲突并不是推荐算法凭空制造的。婚姻中的经济成本、生育风险和家庭责任在现实中并未均分，而算法分发将这些委屈与焦虑吸纳为了极化信号；当平台主要依据停留、评论和转发理解用户时，愤怒也可能被当作兴趣进入下一轮推荐。不过，同样的技术也可以改善表达、寻找共同点并把部分选择权交还用户。技术从社会中学习，也会反过来改变社会，因此公共利益本来就是算法设计的一部分。https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-08-22-why-an-ai-animated-series-can-reach-eleven-seasons/Sat, 22 Aug 2026 07:00:00 +1000https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-08-22-why-an-ai-animated-series-can-reach-eleven-seasons/生成一个镜头主要考验模型能力，但要围绕同一组人物和世界观连续更新十一季，团队就需要一套完整的生产系统。本文以中国 AI 漫剧和 AI 短剧行业为背景，分析任务拆解、制作资产、模型调度、智能体协作、人工决策和推荐反馈如何共同支撑连续交付。随着生成成本下降，竞争优势也可能逐渐从模型转向系统。https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-08-19-how-generative-ai-is-reshaping-recommendation-systems/Wed, 19 Aug 2026 07:00:00 +1000https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-08-19-how-generative-ai-is-reshaping-recommendation-systems/本文追溯了推荐系统从协同过滤和深度学习到生成式AI的演进及其带来的变革性影响。文章深入探讨了生成式AI如何通过自然语言改变用户交互、整合跨应用上下文，并参与内容组织与生成，超越了传统的检索和排序功能。文章还区分了这些变化在产品应用和研究阶段的现状，并讨论了它们对用户选择、内容生产和信息核对的深远影响。