AI大模型在智能推荐方面的应用主要体现在特征提取、排序优化、多样性控制等核心环节，并广泛应用于内容平台与数字营销场景，显著提升了推荐系统的个性化与精准度。一、核心应用环节的技术实现特征提取与兴趣建模大模型通过深度学习框架（如Transformer）分析用户行为日志、内容标签等数据，挖掘隐性特征。例如，小红书推荐系统利用多路召回机制，先基于基础维度（如关键词匹配）筛选笔记，再通过大模型提取语义特征（如情感倾向、主题关联性），使相关性判断准确率提升30%以上。排序优化在粗排阶段，大模型通过轻量化模型快速过滤低质量内容（如小红书将5000+笔记缩减至500+）；精排阶段则采用复杂算法（如多目标学习框架）综合用户兴趣、内容质量、时效性等因素动态排序，确保推荐结果既符合用户偏好又具备新鲜度。多样性控制为避免“信息茧房”，大模型通过重排混排技术平衡内容相关性与多样性。例如，小红书最终展示的80+篇笔记中，系统会主动插入跨领域内容（如美食用户可能看到旅行攻略），促进兴趣探索，用户停留时长因此增加15%。二、典型场景的应用价值内容平台推荐以小红书为例，其推荐系统通过“召回→粗排→精排→重排”四阶段流程，结合大模型能力实现数亿级笔记池的高效筛选。平权分发机制将50%以上流量分配给千粉以下用户，配合CES（用户参与度评分）机制动态调整推荐策略，使普通用户内容曝光量提升40%，平台活跃度显著增强。数字营销优化大模型可解决传统推荐策略的局限性（如数据处理延迟、特征提取粗放）。通过实时分析用户浏览、点击、购买等行为，构建动态兴趣图谱，预测潜在需求。例如，某电商平台应用大模型后，推荐内容的转化率提升25%，用户复购率增加18%。三、技术优势与行业影响大模型凭借超大规模参数（如千亿级）和高效处理非结构化数据的能力，可挖掘文本、图像、视频中的隐性特征，突破传统算法依赖结构化数据的限制。同时，其支持实时学习用户行为变化，通过多轮模型迭代持续优化推荐策略，成为智能推荐系统的核心驱动力。