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甘孜理塘縣、濰坊市諸城市、綿陽(yáng)市梓潼縣、寧夏固原市彭陽(yáng)縣、湘潭市湘鄉(xiāng)市、漢中市洋縣、淮北市濉溪縣
晉中市左權(quán)縣、重慶市南川區(qū)、文昌市鋪前鎮(zhèn)、駐馬店市驛城區(qū)、銅仁市江口縣、常州市鐘樓區(qū)、梅州市蕉嶺縣、濟(jì)南市長(zhǎng)清區(qū)、商洛市商州區(qū)
呂梁市臨縣、雞西市麻山區(qū)、甘孜德格縣、汕頭市澄海區(qū)、紅河河口瑤族自治縣、廣西南寧市橫州市、廣西崇左市寧明縣
平頂山市舞鋼市、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、甘孜得榮縣、黃石市西塞山區(qū)、丹東市鳳城市、煙臺(tái)市蓬萊區(qū)、大慶市肇州縣
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、成都市蒲江縣、遂寧市大英縣、廣元市昭化區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、綏化市青岡縣、黔南福泉市
海北門(mén)源回族自治縣、河源市紫金縣、懷化市洪江市、德州市慶云縣、黃岡市黃梅縣、三明市明溪縣、眉山市東坡區(qū)、齊齊哈爾市訥河市、衡陽(yáng)市衡南縣、雙鴨山市寶清縣
廣西玉林市博白縣、蕪湖市無(wú)為市、平頂山市石龍區(qū)、廣西桂林市資源縣、通化市輝南縣、重慶市合川區(qū)、儋州市木棠鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、六安市裕安區(qū)、延安市黃陵縣
甘南碌曲縣、開(kāi)封市蘭考縣、贛州市于都縣、南昌市青山湖區(qū)、安康市寧陜縣、鄭州市惠濟(jì)區(qū)、廣西百色市田林縣
七臺(tái)河市茄子河區(qū)、臨沂市蒙陰縣、雅安市雨城區(qū)、株洲市淥口區(qū)、邵陽(yáng)市雙清區(qū)、隴南市康縣
廣西百色市田陽(yáng)區(qū)、西安市蓮湖區(qū)、阜陽(yáng)市潁東區(qū)、駐馬店市新蔡縣、南陽(yáng)市社旗縣
荊門(mén)市東寶區(qū)、海西蒙古族德令哈市、洛陽(yáng)市伊川縣、安康市漢陰縣、哈爾濱市道里區(qū)、大慶市讓胡路區(qū)、上饒市弋陽(yáng)縣、廣西南寧市武鳴區(qū)
臨高縣博厚鎮(zhèn)、贛州市大余縣、朔州市右玉縣、宿州市泗縣、綏化市安達(dá)市、沈陽(yáng)市康平縣、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市
阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、廣西南寧市武鳴區(qū)、咸陽(yáng)市武功縣、漳州市平和縣、海東市循化撒拉族自治縣、澄邁縣福山鎮(zhèn)
大連市沙河口區(qū)、天津市武清區(qū)、隴南市康縣、遼陽(yáng)市白塔區(qū)、儋州市木棠鎮(zhèn)、安慶市潛山市、長(zhǎng)治市上黨區(qū)、衡陽(yáng)市衡山縣、衡陽(yáng)市耒陽(yáng)市、周口市扶溝縣
臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、本溪市平山區(qū)、威海市文登區(qū)、長(zhǎng)沙市望城區(qū)、萬(wàn)寧市禮紀(jì)鎮(zhèn)、駐馬店市正陽(yáng)縣、黃岡市黃梅縣、咸陽(yáng)市長(zhǎng)武縣、揚(yáng)州市江都區(qū)
溫州市泰順縣、漳州市華安縣、溫州市平陽(yáng)縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、九江市共青城市、廣西玉林市陸川縣、常德市臨澧縣
滁州市明光市、雅安市滎經(jīng)縣、棗莊市市中區(qū)、濟(jì)寧市泗水縣、株洲市淥口區(qū)、商丘市梁園區(qū)
濮陽(yáng)市臺(tái)前縣、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、雅安市蘆山縣、濟(jì)寧市汶上縣、海南貴南縣、重慶市忠縣、淄博市周村區(qū)
廣西梧州市蒙山縣、大同市平城區(qū)、漯河市召陵區(qū)、洛陽(yáng)市偃師區(qū)、阜新市清河門(mén)區(qū)
黔西南興義市、六安市霍山縣、畢節(jié)市赫章縣、南昌市西湖區(qū)、徐州市銅山區(qū)、文昌市翁田鎮(zhèn)、天津市薊州區(qū)、濰坊市昌邑市、東莞市謝崗鎮(zhèn)、南陽(yáng)市臥龍區(qū)
梅州市五華縣、玉溪市峨山彝族自治縣、綿陽(yáng)市梓潼縣、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、開(kāi)封市龍亭區(qū)、廣西梧州市萬(wàn)秀區(qū)、葫蘆島市南票區(qū)、延邊龍井市
寧夏銀川市興慶區(qū)、西雙版納勐?？h、玉溪市澄江市、連云港市連云區(qū)、鄭州市管城回族區(qū)、內(nèi)江市東興區(qū)、長(zhǎng)春市二道區(qū)、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、寧德市福鼎市
德宏傣族景頗族自治州盈江縣、臨汾市蒲縣、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、福州市福清市、茂名市信宜市
綿陽(yáng)市鹽亭縣、臨夏廣河縣、黔南長(zhǎng)順縣、臨高縣多文鎮(zhèn)、重慶市城口縣、朝陽(yáng)市雙塔區(qū)、哈爾濱市南崗區(qū)、盤(pán)錦市興隆臺(tái)區(qū)
樂(lè)山市犍為縣、溫州市鹿城區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、重慶市大足區(qū)、麗水市云和縣、儋州市那大鎮(zhèn)、樂(lè)山市馬邊彝族自治縣、益陽(yáng)市沅江市
宜春市萬(wàn)載縣、洛陽(yáng)市瀍河回族區(qū)、迪慶香格里拉市、上饒市橫峰縣、九江市柴桑區(qū)
涼山昭覺(jué)縣、樂(lè)東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、昆明市呈貢區(qū)、長(zhǎng)治市潞州區(qū)、常德市津市市、渭南市白水縣、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣
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揚(yáng)州市高郵市、威海市榮成市、中山市南頭鎮(zhèn)、大連市西崗區(qū)、廣西柳州市柳北區(qū)、韶關(guān)市武江區(qū)、長(zhǎng)春市農(nóng)安縣、南京市江寧區(qū)
太原市陽(yáng)曲縣、懷化市洪江市、大理劍川縣、南陽(yáng)市鄧州市、煙臺(tái)市福山區(qū)、鐵嶺市鐵嶺縣、大同市平城區(qū)、白山市靖宇縣
贛州市上猶縣、臨沂市蘭陵縣、杭州市建德市、韶關(guān)市仁化縣、荊州市荊州區(qū)、中山市五桂山街道、黑河市愛(ài)輝區(qū)、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、黃石市西塞山區(qū)、鷹潭市余江區(qū)
張家界市慈利縣、滁州市鳳陽(yáng)縣、渭南市富平縣、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、臨汾市大寧縣、平頂山市湛河區(qū)
煙臺(tái)市牟平區(qū)、洛陽(yáng)市洛龍區(qū)、鷹潭市貴溪市、儋州市新州鎮(zhèn)、齊齊哈爾市訥河市、上饒市鄱陽(yáng)縣、寧德市福安市、寶雞市渭濱區(qū)
忻州市寧武縣、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、武漢市江岸區(qū)、無(wú)錫市新吳區(qū)、榆林市吳堡縣
三明市永安市、西寧市湟中區(qū)、吉安市吉安縣、遵義市桐梓縣、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、湘潭市湘鄉(xiāng)市、東莞市中堂鎮(zhèn)、宣城市宣州區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、南充市南部縣
廣州市番禺區(qū)、青島市即墨區(qū)、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、洛陽(yáng)市偃師區(qū)、寶雞市太白縣、甘南瑪曲縣
郴州市嘉禾縣、三門(mén)峽市盧氏縣、內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、黔東南施秉縣、銅陵市樅陽(yáng)縣、阿壩藏族羌族自治州汶川縣
婁底市新化縣、黃岡市武穴市、德州市臨邑縣、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、上饒市余干縣、吉安市遂川縣、鐵嶺市西豐縣、北京市海淀區(qū)、十堰市竹山縣、佳木斯市向陽(yáng)區(qū)
商丘市永城市、濟(jì)南市歷城區(qū)、邵陽(yáng)市北塔區(qū)、廣安市鄰水縣、沈陽(yáng)市皇姑區(qū)、保山市施甸縣、儋州市蘭洋鎮(zhèn)
濮陽(yáng)市清豐縣、臨高縣加來(lái)鎮(zhèn)、臨夏臨夏市、麗水市松陽(yáng)縣、瀘州市納溪區(qū)、臨汾市襄汾縣、廣西桂林市陽(yáng)朔縣、白沙黎族自治縣細(xì)水鄉(xiāng)
湘潭市雨湖區(qū)、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、宣城市宣州區(qū)、晉城市城區(qū)、北京市豐臺(tái)區(qū)、洛陽(yáng)市偃師區(qū)、洛陽(yáng)市欒川縣、楚雄雙柏縣
臨汾市汾西縣、昆明市尋甸回族彝族自治縣、銅川市宜君縣、湖州市南潯區(qū)、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、果洛達(dá)日縣、甘南迭部縣
東莞市中堂鎮(zhèn)、云浮市新興縣、鷹潭市貴溪市、南平市延平區(qū)、延安市洛川縣、內(nèi)江市市中區(qū)、晉城市澤州縣、甘孜新龍縣、武漢市新洲區(qū)、牡丹江市寧安市
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沈陽(yáng)市沈河區(qū)、寧夏吳忠市同心縣、綏化市青岡縣、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、黔南三都水族自治縣、阿壩藏族羌族自治州小金縣、廣西河池市南丹縣、文昌市昌灑鎮(zhèn)、普洱市瀾滄拉祜族自治縣
內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、巴中市南江縣、酒泉市瓜州縣、寶雞市岐山縣、黔東南劍河縣、十堰市房縣
金華市武義縣、佛山市順德區(qū)、定西市岷縣、楚雄牟定縣、澄邁縣金江鎮(zhèn)
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渭南市合陽(yáng)縣、黃岡市英山縣、東莞市洪梅鎮(zhèn)、澄邁縣老城鎮(zhèn)、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、三亞市天涯區(qū)、吉林市磐石市、天水市麥積區(qū)
濰坊市昌樂(lè)縣、廣州市從化區(qū)、大同市左云縣、萍鄉(xiāng)市上栗縣、中山市港口鎮(zhèn)、重慶市江津區(qū)
鐵嶺市昌圖縣、三門(mén)峽市湖濱區(qū)、撫順市順城區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、遵義市習(xí)水縣
黔西南普安縣、南昌市新建區(qū)、昭通市威信縣、沈陽(yáng)市鐵西區(qū)、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、張家界市永定區(qū)、重慶市大足區(qū)
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首次公開(kāi)算法原理，抖音能否破解算法爭(zhēng)議？|界面新聞 · 科技
界面新聞?dòng)浾?| 肖芳
界面新聞編輯 | 文姝琪
多次因?yàn)?/span>熱點(diǎn)事件的處理引發(fā)爭(zhēng)議之后，抖音近日首次公開(kāi)了算法原理。
據(jù)界面新聞了解，抖音安全與信任中心網(wǎng)站已上線試運(yùn)營(yíng)，正向用戶、創(chuàng)作者、社會(huì)各界征集意見(jiàn)。該網(wǎng)站公開(kāi)了抖音算法推薦系統(tǒng)的原理、用戶行為背后的算法推薦邏輯以及平臺(tái)人工治理識(shí)別各類風(fēng)險(xiǎn)等內(nèi)容。
在此前舉辦的2025中國(guó)網(wǎng)絡(luò)媒體論壇上，抖音總裁韓尚佑解釋了公開(kāi)算法推薦系統(tǒng)原理的原因。他表示，很多人對(duì)推薦算法技術(shù)存在誤解，認(rèn)為算法是給內(nèi)容打上對(duì)應(yīng)標(biāo)簽，再給用戶打上對(duì)應(yīng)的屬性，最后通過(guò)數(shù)據(jù)運(yùn)算，把對(duì)應(yīng)標(biāo)簽的內(nèi)容推薦給有對(duì)應(yīng)屬性的用戶。實(shí)際上，抖音的推薦系統(tǒng)已幾乎不依賴對(duì)內(nèi)容或者用戶打標(biāo)簽，而是通過(guò)一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，直接預(yù)估每一個(gè)用戶對(duì)每一個(gè)內(nèi)容的目標(biāo)行為，并挑選出概率最大的一部分內(nèi)容，推薦給用戶。
抖音安全與信任中心網(wǎng)站也著重介紹了這部分內(nèi)容：當(dāng)用戶打開(kāi)抖音時(shí)，抖音的推薦算法會(huì)給候選視頻打分，并把得分最高的視頻推送給用戶。用戶在觀看時(shí)可以對(duì)看到的視頻做出各種互動(dòng)，這些互動(dòng)體現(xiàn)了用戶對(duì)這個(gè)視頻的感興趣程度。比如，“看完了”就是一次反饋動(dòng)作，“點(diǎn)贊”也是一次反饋動(dòng)作。用戶對(duì)觀看的視頻的每一次反饋，都會(huì)對(duì)內(nèi)容流量產(chǎn)生影響。
抖音算法的核心邏輯就是通過(guò)預(yù)測(cè)用戶行為概率和用戶不同行為的價(jià)值權(quán)重來(lái)確定視頻推薦優(yōu)先級(jí)。
雖然推薦算法已并非新生事物，圍繞它的爭(zhēng)議卻從未間斷。這些爭(zhēng)議包括推薦算法帶來(lái)標(biāo)題黨、低質(zhì)量、甚至虛假內(nèi)容以及信息繭房的問(wèn)題。但算法也有積極的一面，其提升了信息分發(fā)效率、促進(jìn)信息流動(dòng)，不能因?yàn)?/span>存在問(wèn)題就被一棒子打死。
今年以來(lái)，抖音和今日頭條陸續(xù)釋放算法和平臺(tái)治理的相關(guān)信息，試圖通過(guò)增加透明性來(lái)破解算法引發(fā)的種種爭(zhēng)議。
首次解釋抖音算法不追求平臺(tái)短期數(shù)據(jù)
從抖音公開(kāi)的算法原理和算法特點(diǎn)來(lái)看，抖音的推薦算法與國(guó)內(nèi)外大部分內(nèi)容推薦平臺(tái)相似，包含召回、過(guò)濾、排序等環(huán)節(jié)，重點(diǎn)是學(xué)習(xí)用戶行為。
抖音基于用戶行為的推薦方法包含多種技術(shù)模型，如協(xié)同過(guò)濾、雙塔召回、Wide&Deep模型等。算法可以在完全“不理解內(nèi)容”的情況下，找到興趣相似的用戶，把其他人感興趣的內(nèi)容推薦給該用戶。
其中，協(xié)同過(guò)濾推薦算法是最經(jīng)典的推薦算法。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，協(xié)同過(guò)濾就是協(xié)同用戶的行為，一起對(duì)海量的信息進(jìn)行過(guò)濾，從中更加快速篩選出用戶可能會(huì)產(chǎn)生行為（比如完播、點(diǎn)贊）的內(nèi)容。比如，用戶 A 觀看了內(nèi)容 X、Y、Z，用戶 B 觀看了內(nèi)容 X、Z、W，這意味著X 和 Z 之間就有較高的相似度，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶對(duì)已觀看或已評(píng)分內(nèi)容的偏好，為用戶推薦與這些內(nèi)容相似的其他內(nèi)容。其原理就是，找到和你興趣相似的用戶，把他們感興趣的內(nèi)容也推薦給你。
Wide&Deep模型是抖音推薦算法主力模型之一。Wide部分的主要作用是讓模型具有較強(qiáng)的“記憶能力”，模型可直接學(xué)習(xí)并利用歷史數(shù)據(jù)中物品或者特征的“共現(xiàn)頻率”；Deep部分的主要作用是讓模型具有“泛化能力”，能夠發(fā)掘稀疏甚至從未出現(xiàn)過(guò)的稀有特征與最終標(biāo)簽相關(guān)性。這個(gè)模型能夠解決協(xié)同過(guò)濾算法推薦結(jié)果頭部效應(yīng)比較明顯的問(wèn)題。
算法能學(xué)習(xí)、預(yù)估用戶行為，但因其無(wú)法理解內(nèi)容語(yǔ)義，對(duì)內(nèi)容的理解存在不足，可能導(dǎo)致違法違規(guī)、不良內(nèi)容被推薦傳播。因此，算法在真實(shí)使用場(chǎng)景中，必須由平臺(tái)治理對(duì)其進(jìn)行約束和規(guī)范。抖音平臺(tái)治理體系包括異常感知、標(biāo)準(zhǔn)定義、機(jī)器識(shí)別、人工研判、風(fēng)險(xiǎn)處置等過(guò)程。其中，人工主要負(fù)責(zé)“深度”，確保專業(yè)、敏感或疑難等問(wèn)題盡可能精準(zhǔn)研判。
在很多用戶的認(rèn)知中，算法會(huì)推薦一些博眼球甚至擦邊的內(nèi)容來(lái)提升用戶使用時(shí)長(zhǎng)和用戶留存率。在4月15日舉辦的抖音開(kāi)放日上，抖音方面首次對(duì)這個(gè)問(wèn)題進(jìn)行了解釋。
抖音算法工程師劉暢表示，抖音更關(guān)注用戶長(zhǎng)期價(jià)值，而非追求平臺(tái)的短期數(shù)據(jù)。為此，抖音算法考慮了眾多目標(biāo)，如完播、評(píng)論、點(diǎn)贊、對(duì)作者長(zhǎng)期消費(fèi)、分享、跟拍等，力圖計(jì)算出更符合用戶長(zhǎng)期價(jià)值的目標(biāo)。
他同時(shí)還對(duì)引發(fā)爭(zhēng)議較多的信息繭房問(wèn)題進(jìn)行了回應(yīng)：為引導(dǎo)算法打破信息繭房，抖音算法在多目標(biāo)建模體系下，設(shè)置了專門(mén)的探索維度。
一是對(duì)用戶在平臺(tái)上已經(jīng)表現(xiàn)出的興趣，盡可能推薦更多樣的內(nèi)容，通過(guò)多樣性打散、多興趣召回、扶持小眾（長(zhǎng)尾）興趣等方法控制相似內(nèi)容出現(xiàn)的頻次。二是幫助用戶探索更多新興趣，采用隨機(jī)探索、基于用戶社交關(guān)系拓展興趣、搜索推薦聯(lián)動(dòng)、“不感興趣”不再展現(xiàn)等多種方式，讓用戶的主動(dòng)行為影響推薦系統(tǒng)，使推薦更加個(gè)性化和多樣化。
從抖音對(duì)算法原理的一系列解釋來(lái)看，其想強(qiáng)調(diào)的是算法的核心是以數(shù)學(xué)計(jì)算學(xué)習(xí)人類行為，它將用戶對(duì)內(nèi)容的具體偏好抽象為高維空間中的數(shù)學(xué)映射關(guān)系，而算法本身是沒(méi)有偏好的。
這種解釋并沒(méi)有錯(cuò)，但算法帶來(lái)的爭(zhēng)議并不是簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)問(wèn)題，而是夾雜著諸多社會(huì)熱點(diǎn)事件本身引發(fā)的爭(zhēng)議以及公眾情緒，這才是消除公眾誤解的關(guān)鍵和難點(diǎn)。
打破算法爭(zhēng)議，抖音仍需提升熱點(diǎn)事件處置的透明性
回溯去年以來(lái)抖音和今日頭條算法引發(fā)的爭(zhēng)議，每一次都和具體的熱點(diǎn)事件相關(guān)。
比如，在郭有才等網(wǎng)紅走紅過(guò)程中，一些網(wǎng)友的疑問(wèn)在于，網(wǎng)紅的走紅是否由平臺(tái)算法強(qiáng)推出來(lái)的。在一些熱點(diǎn)新聞中，公眾關(guān)心的是算法推薦是否加劇了謠言的傳播、讓謠言處理的難度提升。
在和界面新聞記者談及抖音算法引發(fā)的爭(zhēng)議時(shí)，多位抖音用戶表示，相比于算法的數(shù)學(xué)原理，他們更關(guān)心的是平臺(tái)對(duì)熱點(diǎn)事件處置的透明性。
實(shí)際上，平臺(tái)對(duì)熱點(diǎn)事件處置的不透明加劇了公眾對(duì)算法的誤解。比如，在吳柳芳事件中，很多用戶認(rèn)為是平臺(tái)通過(guò)算法推薦吳柳芳的擦邊內(nèi)容，帶動(dòng)其走紅，進(jìn)而質(zhì)疑平臺(tái)算法故意推薦擦邊內(nèi)容。而真實(shí)的情況是，在成為社會(huì)熱點(diǎn)事件之前，吳柳芳在抖音上的流量和粉絲量一直較少，平臺(tái)也并未對(duì)其進(jìn)行推薦。其流量的增長(zhǎng)是在該熱點(diǎn)引發(fā)社會(huì)關(guān)注后，用戶主動(dòng)搜索導(dǎo)致的。
去年12月以來(lái)，抖音集團(tuán)副總裁李亮開(kāi)始在微博上活躍，多次解釋算法的相關(guān)問(wèn)題，并對(duì)吳柳芳事件、抖音用戶把錢(qián)讀成米等熱點(diǎn)事件進(jìn)行了回應(yīng)，增加與公眾的溝通。
但這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。比如在張?zhí)m封號(hào)事件中，雖然李亮在微博上解釋封號(hào)的原因是當(dāng)事人推薦不實(shí)信息進(jìn)行商業(yè)炒作，但網(wǎng)友們仍然對(duì)判罰的尺度存在疑問(wèn)，爭(zhēng)議依然發(fā)酵數(shù)日。
針對(duì)公眾關(guān)心且爭(zhēng)議比較大的問(wèn)題，抖音也在抖音安全與信任中心網(wǎng)站上進(jìn)行了解釋。目前，網(wǎng)站解釋的問(wèn)題包括“抖音為何突出收藏按鈕”“App會(huì)竊聽(tīng)用戶談話嗎”“網(wǎng)紅是平臺(tái)強(qiáng)推出來(lái)的嗎”等。據(jù)界面新聞了解，抖音后續(xù)還將在該網(wǎng)站解釋更多爭(zhēng)議性問(wèn)題。
一位抖音內(nèi)部人士告訴界面新聞，抖音內(nèi)部收集到了很多反饋信息，最終決定上線一個(gè)網(wǎng)站來(lái)和外界溝通，把已經(jīng)做的工作向外界傳遞出去。
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