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大模型助力抖音用户体验智能化
围绕提升抖音用户体验，基于大模型建设体验信号识别、内容理解、原因诊断能力，方案上结合SFT、DPO、RAG等大模型技术在业务落地。
演讲提纲：
1. 背景介绍：抖音用户体验背景、现状、挑战
2. 体验信号识别：扩充视频、评论等渠道感知体验问题
3. 体验信号理解：建立摘要、质量分、语义观点看清体验问题
4. 体验根因分析：结合大模型能力诊断问题背后的原因
5. 总结与展望：当期应用的情况，后续会怎么迭代
听众收益：
- 了解抖音用户体验算法落地方案
- 了解大模型在体验域有效的数据构建和训练流程
哈尔滨工业大学硕士毕业，先后就职于腾讯、字节跳动。从事AI算法多年，在内容理解、体验智能化等业务场景有丰富的落地经验。
