8月1日，社交平台小红书正式发布其首个社交领域专用大语言模型RedOne，该模型定位为SNS（社交网络服务）基座模型，旨在突破传统单一任务模型的性能瓶颈。测试数据显示，RedOne在8项核心社交任务中较基础模型平均提升14.02%，其中SNS双语评测基准提升7.56%，展现出对社交场景的深度适配能力。
技术架构上，RedOne采用三阶段训练策略：通过持续预训练注入社交领域知识，构建包含千亿级tokens的数据集；经监督微调强化内容理解、用户行为建模等六项核心能力；最终通过偏好优化实现与平台规则及人类价值观对齐。这种设计使其能精准处理社交平台特有的非规范化表达、跨文化语境及情感化内容，例如识别网络热梗“绝绝子”的语义差异，或解析“反向种草”等复杂表达。
实际应用中，RedOne在有害内容检测环节将不良信息曝光率降低11.23%，显著提升平台治理效率；在浏览后搜索场景中，点击页面率提高14.95%，其通过分析用户浏览行为中的关键词、语义关联等数据，能更精准预判搜索意图。例如当用户浏览美妆教程后，模型可自动关联同款产品搜索需求，缩短决策链路。
行业观察指出，RedOne的推出标志着垂直领域大模型发展的新趋势。作为国内首个社交专用LLM，其依托小红书数亿用户产生的真实互动数据，为跨语言社交、内容安全、个性化推荐等场景提供技术支撑。未来或将进一步优化社区生态，推动社交互动向更智能、更安全的方向演进。
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