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软件特色

【视频】

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今年七月，起点中文网进行了建站以来最大的新书推荐算法改革，免费期新书从固定推荐位的四轮“PK模式”改为个性化推荐展示的“流量包模式”。这一改革在作者中引起极大反响和广泛讨论，由此也引出一系列关键却缺乏讨论的问题：什么是网文的推荐算法？推荐模式的变化为何如此重要？PK模式是什么？流量包模式又是什么？

目前主流网文平台所采用的推荐系统多以“top-N预测任务”为核心，以“点击预测任务”为辅助来实现海量作品的个性化推荐。即结合用户的阅读时长、留存率等指标预测用户点击某本小说的概率，根据推算出的推荐分为用户提供排序好的个性化内容列表。网文上传或更新后，会根据其不同特征进入不同的内容候选池，当用户访问推荐feed(即推荐信息流118快三，如番茄小说的首页推荐和起点中文网的猜你喜欢)时，服务端就会请求推荐，系统便会根据用户特征从候选池中召回用户可能感兴趣的网文。经过粗排、精排出的小量级网文，会根据算法模型的预估推荐分来排序，有时也会加上广告或平台力推的内容，在混排后展示为用户浏览页面的推荐feed，由此完成一次推荐。一般来说，猜你喜欢等个性化推荐feed无数量限制，一直刷就一直新。但榜单类推荐资源位的展示数有限，排序只能选取top-N。起点中文网此前的新书推荐位PK模式，即由4轮PK以竞争推荐位(一轮“潜力新书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，新书需要轮轮晋级才能获得更多推荐。起点以外的付费平台虽未明确标注其推荐为PK模式，但大致原理相同，面对有限的资源位只能曝光推荐分排序前列的作品。

不难发现，无论是以上哪种推荐算法，都需建立在一定数据上才能进行推荐。新读者、新网文或新类型会因缺乏历史行为数据，无法准确启动个性化推荐的情况。这就是推荐算法中常说的冷启动问题，主要分为读者冷启动和内容冷启动。在读者冷启动阶段，网文平台会主动邀请新注册读者或一段时间未使用的读者提供反馈，包括性别、年龄、地理位置、爱好等信息，以建立读者兴趣画像。部分平台也可通过用户的登录账号，如手机号码、抖音账号等，获得用户在其他平台的行为数据。此外，通过用户的登录设备、时间、地址IP也可获得部分用户信息和场景偏好。新注册读者登录网文平台后，大部分平台会使用混合推荐算法，先是提供大众化、热门、高分的网文内容兜底，再根据读者的初启行为(如停留、点击、阅读)数据，用基于内容的推荐算法给读者推荐他过往观看过的、相似的内容。等用户的基础属性较为完善，有更多的交互数据后，配合协同过滤算法为读者提供更多元的网文内容。例如，新用户登录番茄小说平台，填写用户名和性别为女，首页推荐就会出现较多现代言情女频网文热门大众类型文以及《十日终焉》等番茄小说独家高分文，不同类型的网文也会适度曝光让读者选择。如果用户点击霸道总裁文，无论阅读时长多长，番茄平台都会在下一次推荐feed刷新后推荐更多现代言情文和霸道总裁文。后续也会根据读者相似度和网文相似度，对海量网文进行协同过滤算法推荐，为读者推荐更多新鲜且可能感兴趣的网文。

这次起点中文网的改革主要针对网文新书的冷启动。从推荐算法角度来说，尽管内容本身有一些关键词标签特征，但由于新书没有用户表达过行为，推荐系统无法判断网文的好坏，也不知道将在候选池中的新书推荐给谁，且新书的自然推荐分排序由于偏后也难以曝光。而得不到用户交互数据，就容易导致恶性循环，破坏作者体验的同时影响新书内容库的增量。因此，大部分网文平台都是强制推荐系统给新网文一定的流量曝光，等有了用户针对这篇网文本身的用户行为，推荐系统再更有针对性地推荐这篇网文。这种流量曝光就是流量包，逻辑即推荐系统中常说的boost。它指的是在推荐分上增加或减少一个数，多由运营和编辑在推荐系统中非自然操作，对于新作、冷门作品和优质作品会进行boost增分，从而提高推荐量，对于低质作品也会deboost减分。一般来说，推荐系统已经在最优用户体验目标上给到每部作品恰当的推荐量，只有在出于冷启动和作者生态角度等业务需求时会适当boost运营。由于新书的前期曝光没有比较精准的个性化推荐，boost实际上是在损失用户体验的基础上做推荐，因此新书的曝光周期和总体流量也会被控制在一定额度。

在资源位和曝光值固定的前提下，起点中文网做了两种新书推荐机制的尝试。原有的四轮PK模式，会保证新书最少有一轮推荐，即曝光在起点客户端的“潜力新书”中，一轮最长曝光周期为七天118快三，晋级第二轮后会推荐曝光在“新书精选”与“同类作品推荐”，如二轮PK失败则基本再没有曝光可能，除非联系编辑复活上推。晋级第三轮后曝光在“本周强推”，第四轮晋级则曝光在新书推荐中位置最好、流量最大的“小编力荐”。这种模式让不同等级的上推会获得不同程度的曝光，PK晋级多的作品可获得多次曝光和更优的推荐位，PK晋级少的作品则可能一轮游，由于无推荐而苦苦坚持创作或快速切书。新的流量包模式则是不固定推荐位，为更多新书提供了长周期的候选推荐和更多资源位曝光可能。如新书入库作品首次亮相后，会提供试水期和培育期流量推荐。新书在七天试水期中均匀获得流量扶持，再根据作品表现获得不同档的流量包boost。优秀作品会获得更高档次的放量流量包boost，表现欠佳的新书也不会被雪藏，也能在培育期获得持续21至42天的扶持流量包，让推荐系统和新书新人有更多试错和调整的可能，也避免作者过度追求前期流量而损害后期发展。

目前各内容行业推荐系统的推荐原理、算法、流程都大概一致，只是由于商业模式的不同，番茄小说等免费平台对人工智能推荐有相对充分的放权，起点中文网和晋江文学城等付费平台则有更多的编辑人工参与。总体而言，起点中文网这次新书推荐算法改革，表面上是将PK模式变为流量包模式，实质则在于对新书培育周期的拉长以及不限资源位向人工智能个性化推荐的让权，旨在推动作者和作品更加注重长期效益而非短期利益。

【多元】

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无锡的黄老太夫妇婚后未育有子女。2020年时，黄老太已80岁高龄，因为生病住院，比她还大5岁的丈夫为此是焦头烂额，幸亏得到了认识的小李的帮助。愈后，老夫妻俩为以后的生活发起了愁，假如以后遇上“突发”情况，谁能第一时间帮他们签字就医118快三，又有谁能帮忙料理身后事？偶然的机会，两人听说《民法典》增设了“意定监护”制度。为此老夫妇专门找了小李夫妇谈了想法。在两家人充分商量后，都觉得多年来相处非常愉快，但小李夫妻觉得，如果要将老夫妇的余生托付给自己，心里没有底。于是，黄老太提议，小李夫妻可以和他们共同居住一段时间再做打算。小李夫妻对此表示同意。

2025年，黄老太病重，意识模糊，需要就医。此时，黄老太的老伴也已无法下床。为让黄老太得到及时的救治，小李诉至法院要求认定黄老太夫妇为无民事行为能力人，并指定其为监护人。无锡市梁溪法院前不久开庭审理后认为，黄老太与小李签订的《意定监护协议》《授权委托书》经公证机构公证，是双方当事人真实意思表示，合法有效。最后，法院宣告黄老太夫妇为无民事行为能力人，指定小李为黄老太夫妇的监护人。

【互动】

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一是强化系统培训与指引，确保“准确应用”。针对部分当事人、诉讼代理人及导诉员对示范文本不熟悉、不会用的问题，着力构建多层次指导体系。组织法官助理、书记员、导诉员进行专项培训2场次，参训26人次，重点解读示范文本的核心要素、格式规范、填写要求及常见误区，确保法院工作人员先学一步、学深一层，成为合格“辅导员”。在诉讼服务大厅、综治中心、法律援助中心等醒目位置张贴示范文本二维码矩阵图，印制纸质指引手册300余份供当事人免费取阅，安排导诉员提供“一对一”填报咨询，有效降低当事人书写门槛。通过官方网站、微信公众号推送解读文章和视频1期，扩大社会知晓度。通过以上措施，当事人提交文书的规范性显著提升，一次性通过率较应用前提高约70%以上。

二是建立反馈修订机制，保障“动态优化”。示范文本的生命力在于持续改进。建立健全应用反馈闭环机制，设立专门反馈窗口，定期收集法官、律师、当事人等各方在使用过程中发现的问题及优化建议，共收到建议2条。由审管办牵头，会同相关业务庭组建工作专班，每季度对收集到的建议进行研判分析，对确有必要的，及时形成文本用于本院指引更新，确保示范文本更贴合审判实践和群众需求。

三是加强考核宣传引导，营造“积极应用”氛围。通过考核激励与典型宣传双向发力，推动应用常态化。将“两状”规范适用情况纳入立案质量评查和法官助理绩效考核范畴，定期通报应用数据，树立鲜明导向。评选“优秀示范诉讼文书”及“应用能手”，对表现突出的个人和团队予以表彰，激发应用积极性。收集整理规范提交“两状”而提升审判质效、成功调解的典型案例进行宣传，展现应用成效，增强各方认同感。

【极速】

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中国工程院院士、华南农业大学教授罗锡文，中国科学院院士、广州大学教授张景中，中国工程院院士、中国科学院南海海洋研究所研究员、南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)主任张偲等科学家25日走进广州南沙12所学校，围绕数学、物理、海洋科学等领域开设科普讲座，用生动的案例、通俗的语言带领学生探索科学奥秘。

启动仪式后，“少年π”科普品牌的首场系列活动——“百名科学家·π课堂”拉开帷幕。罗锡文院士走进广州市南沙东涌中学，带来以《从刀耕火种到无人化生产——水稻生产的昨天、今天和明天》为题的科普报告。罗锡文院士以“一粒稻谷”作引118快三，回溯了农具与耕作方式的迭代：从1.0的原始锄犁到4.0的智能无人农场，勾勒出水稻生产跨越数千年的升级曲线。

俄罗斯工程院外籍院士、华南理工大学原校长刘焕彬走进广州大学附属中学南沙实验学校，为学子们带来了一场题为《亲近AI拥抱未来》的科普讲座。他通过生动的案例展示了AI在医疗、交通、教育、制造等领域的广泛应用，并特别介绍了其团队研发的“工艺大模型”在造纸、陶瓷等传统行业中的成功实践，为企业带来显著效益与绿色转型。(完)

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故事情节让我着迷

我非常喜欢游戏中的多人PVE模式，需要玩家合作共同战斗！

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