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AI時代:碼農的涅盤重生_第552章 重口味AI模型(1)

北京店開業之後,林晨發現了一個問題——南北口味差異,比他想的大。

深圳的選單,到了上海,要調整。上海的選單,到了北京,又要調整。每次調整,都靠——林浩根據經驗,調整配方。但林浩只有一個人,不可能每個城市都親自調整。今天深圳、明天上海、後天北京,林浩的腿再長,也跑不過來。

那天晚上,林晨在辦公室裡,對著電腦上的三份選單發了很久的呆。三份選單,三個城市的味道,改來改去,都是林浩一個人的功夫。他想——要是再多開幾個城市,林浩怎麼辦?總不能把一個廚師劈成八瓣。

林晨覺得——需要一套AI口味適配系統。輸入城市,系統自動生成適配選單——食材、調料、做法——全部自動調整。

第二天一早,他把技術團隊叫到會議室,把想法一說。工程師們聽完,眼睛都亮了——口味適配,這個詞聽著新鮮,可拆開一看,不就是用資料建模使用者的偏好,再用偏好去反推產品引數嘛。這在演算法上,是能做的。

他讓技術團隊開發了這套系統。系統核心——口味模型。模型根據每個城市的大眾點評資料,學習當地人的口味偏好。然後,根據偏好,自動調整選單。

那段時間,技術團隊忙得腳不沾地。工程師們先是把每個城市的評論資料清洗了一遍,剔掉廣告、剔除無效評論,再把關鍵詞分門別類——鹹的、甜的、辣的、油的、面的、米的,一個維度一個維度地建。林晨自己也紮了進去,跟著團隊一起定口味維度的權重:鹽度、糖度、辣度、油度、蔥薑蒜的用量、主食的偏好,一個引數一個引數地調。模型的第一版上線,林晨拿深圳試了試,出來的結果跟他自己的判斷差不多,但還不夠準;改了半個月,出了第二版,準多了。

模型開發出來之後,林晨讓林浩試了一下。

輸入——。輸出——鹹鮮口味,增加醬油、豆瓣醬、蠔油用量,減少糖用量,增加麵食品類。

林浩看了之後,說——叔,AI的建議——跟我調整的方向,差不多。

對。AI可以幫你做基礎調整。你在這個基礎上,再做精細調整。這樣,你就不用每個城市都親自去了。

林浩點了點頭,又補了一句——那AI會不會哪天把我的活都幹了?

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