LLM × 用户画像

画像是连接杂乱行为与 LLM 推荐器的接口。这块在演进:静态文本摘要 →「被 reward 优化的接口」→「模型可消费的 embedding、记忆与 persona」。关键张力:NL 画像没有 ground-truth,好坏只能由它在下游带来的提升来定义。

趋势在哪。动量正转向推荐器能原生消费的画像——被下游效用奖励的文本画像、压成 user embedding、结构化为可演化记忆、凝练成 persona。开放前沿:让 persona / 画像去驱动生成,而不只是重排。