TikTok 逆向分析：手机端 25+ 个 AI 模型驱动推荐
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TikTok 逆向分析：手机端 25+ 个 AI 模型驱动推荐
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AI 综述
视频作者 Ayo O 对 TikTok 推荐算法做了逆向分析，称其手机端内置 25+ 个 AI 模型，服务器为每个视频预先计算“推荐分”，预测用户跳过、看完、点赞、评论、关注的概率。该内容为视频作者的说法，未经实测验证。 据该分析，TikTok 每次请求会采集陀螺仪、电量、屏幕亮度等 50+ 变量；在判断用户可能流失时请求“紧急批次”视频，还会预测下次打开 App 的时间以提前缓存内容。
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最新进展11月5日 23:37
TikTok 逆向分析：手机端 25+ 个 AI 模型如何驱动推荐算法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- dotey (@dotey)TikTok 逆向分析：手机端 25+ 个 AI 模型如何驱动推荐算法
向阳乔木转发视频作者 Ayo O 对 TikTok 推荐算法的逆向分析：手机端内置 25+ 个 AI 模型，服务器为每个视频预先计算“推荐分”，预测用户跳过、看完、点赞、评论、关注的概率。每次请求会采集陀螺仪、电量、屏幕亮度等 50+ 变量，并在用户可能流失时请求“紧急批次”视频，甚至预测下次打开 App 的时间以提前缓存。内容来源于视频作者说法，未实测。
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