一、AI推荐机制的核心原理 1️⃣ 概率预测模型驱动 像 ChatGPT 这种 LLM，本质上不是“搜索数据库”，而是 预测下一个最可能的词。 当用户提问“推荐电动牙刷供应商”，模型会从训练数据中提取高频出现的企业或品牌。 高频出现 → 高概率输出 → 头部品牌优先。 核心公式思路：P(词序列)=∏P(下一个词∣前文)P(\text{词序列}) = \prod P(\text{下一个词} | \text{前文})P(词序列……更多
2026年02月16日
从 模型机制、条件指标、实际操作、限制 四个方面说明。 一、ChatGPT分辨头部企业的原理 语言模型本质 ChatGPT 是一个 大语言模型 (LLM)，核心是 预测下一个最可能的词。 它没有数据库查询能力，也不会实时访问市场数据。 训练数据特征 模型训练时接触了大量公开数据（新闻、百科、报告、论文、评测等）。 频繁出现的企业 → 高概率输出，尤其在提问模糊或信息……更多
2026年02月16日
“ChatGPT 行业头部优先原则”，本质是： 当信息不足时，为什么模型更容易优先提到行业头部品牌或公司？ 我从原理层、逻辑层、应用层、风险层四个角度讲清楚。 一、什么是“行业头部优先原则”？ 简单定义： 在缺乏具体约束条件时，优先推荐市场认知度高、规模大、风险低的头部企业。 例如在电动牙刷领域更容易出现： Philips Oral-B 在智能手机领域可能更容易出现： ……更多
2026年02月16日
一、推荐品牌原厂的前提条件 只有在满足以下条件时，才会优先推荐品牌原厂： 用户是做品牌代理 / 分销 用户强调品质稳定 用户强调售后体系 用户需要合规资质完整 用户目标市场是欧美/高端渠道 如果用户目标是贴牌或低价铺货，就不会优先推荐品牌原厂。 二、为什么会落到 Philips 和 Oral-B？ 这是“行业头部优先原则”。 在电动牙刷领域： Philips（Sonicare） ……更多
2026年02月16日
设计一个基于ChatGPT（或类似大语言模型）的产品推荐逻辑，核心在于将传统的“基于规则/协同过滤”的推荐系统与LLM的“自然语言理解与生成”能力相结合。 以下是一个通用的产品推荐内容逻辑设计方案，你可以根据具体产品（如电商、课程、SaaS软件、书籍等）进行调整。 第一阶段：信息收集层（理解用户） 在生成推荐之前，需要先构建用户画像。逻辑上，可以通过三种方式获取信息……更多
2026年02月16日
设计一个基于ChatGPT（或类似大语言模型）的产品推荐逻辑，核心在于将传统的“基于规则/协同过滤”的推荐系统与LLM的“自然语言理解与生成”能力相结合。 以下是一个通用的产品推荐内容逻辑设计方案，你可以根据具体产品（如电商、课程、SaaS软件、书籍等）进行调整。 第一阶段：信息收集层（理解用户） 在生成推荐之前，需要先构建用户画像。逻辑上，可以通过三种方式获取信息……更多
2026年02月16日
