把逻辑捋顺后你会明白：新91视频越用越“像”，因为清晰度设置在收敛（越早知道越好）
很多人用了新91视频一段时间后会发现：推荐变得越来越“像”，翻开首页，总是类似的主题、风格和时长。表面上看是算法“懂你了”，但把内部逻辑捋顺一下，会发现这背后并不是神秘，而是一套可解释的机制——“清晰度（convergence）设置早早把分布收敛了”，导致平台偏向把注意力集中到少数满足信号的内容上。
为什么会出现“越用越像”的现象
- 个性化推荐的本质是权衡探索与利用。平台通过你的行为（观看时长、点赞、跳过、评论等）来估计你喜欢什么。算法会在“探索新内容”和“利用已知喜好”之间取舍。把“清晰度”设置得倾向收敛，等于更早、更果断地把选择权交给“利用”那一侧，减少探索幅度。
- “收敛”意味着概率分布变得尖锐。技术上可以理解为降低随机性（temperature 降低），或增大学习速率/权重，使得系统更快把推荐概率集中到一小类内容上。结果是种类少、风格单一，但点击率和短期留存可能上去了。
- 反馈环（filter bubble）：你看到更多某类内容，就更可能对这类内容产生交互，算法把这个信号当作强化理由，进一步推更多相似内容，形成闭环。
- 冷启动与稀疏数据问题：对于新用户或新创作者，算法更依赖少量强信号。当系统把“清晰度”提前拉高，冷启动阶段的少量行为就会决定长期方向，导致偏差早早固化。
举个容易理解的比喻：原本你是在一个自助餐厅，每次都能试很多菜；把清晰度收敛就像服务员每次根据你前两口就把盘里只放你那两样菜——你当然“喜欢”，但你也失去了尝试新菜的机会。
这对用户和创作者分别意味着什么
- 用户角度：短期看体验更“精准”、更省时间，但长远看信息多样性下降，会错过新鲜有趣的内容。对兴趣拓展不利。
- 创作者角度：中等表现的内容难以被继续曝光；新风格、新创意更难突破，因为算法倾向放大已经被证实的样子。
能做什么：既让算法“听见”你，也不被它绑架
如果不想被“越用越像”困住，可以用一些策略让推荐系统保持开放性或人为引导其探索性：
针对普通用户（观看者）
- 主动干预信号：对不想继续看的视频点“不感兴趣”或隐藏；对想要更多的风格多按“喜欢”和长时间观看。这样算法能区分“强喜欢”和“偶然点击”。
- 人为制造多样性：定期刻意搜索、订阅不同领域的创作者，或观看与你主要兴趣不同的内容，给系统新的信号。
- 清理或重置历史：如果发现推荐严重单一，可以清除观看/搜索历史或换用新账号，让系统“重新探索”你的偏好。
- 控制自动播放：自动播放会强化短期偏好序列，关掉后更容易跳出推荐闭环，去主动挑选内容。
- 使用播放列表和“稍后观看”：收集不同风格的视频，形成一个更主动的内容池，而不是完全依赖首页算法。
针对创作者
- 明确定位同时保持试验：既要有稳定标签让算法学会你是谁，也要定期尝试新的形式或话题，观察哪些新信号能被接受。
- 优化首尾与中段钩子：在视频开头和中段设置明确吸引点，提高真实观看完成率，这些信号比表面点击更能改变推荐走向。
- 多渠道分发：不要把全部希望押在平台推荐，建立社群、利用其他社交媒体把流量引入，能打破单一推荐带来的波动。
- 合理利用标签与描述：让系统更准确识别内容，同时在标签中混合核心标签与长尾标签，增加被发现的机会。
给技术兴趣者的一点“内部”视角（可选阅读）
- 推荐系统常用的方法有协同过滤、矩阵分解、深度学习排序、以及带探索策略的多臂赌博机（bandit）。调整“清晰度”本质上是在修改模型的探索率/温度/正则化强度，让概率分布更尖锐或更平滑。
- 当平台偏好短期指标（点击率、短期留存）时，会倾向于更快收敛；当长线目标（用户长期活跃、多样性）权重更高时，系统会保留更多探索成分。
- 对治理方和产品经理来说，设计透明且可控的探索—利用平衡，是一项持续的工程问题，需要设定实验、A/B测试以及多目标优化。
实践小清单（快速执行）
- 想更发散：每天至少主动搜索一个你平时不会看的话题；订阅至少两个不同领域的频道。
- 想重置推荐：清空观看/搜索历史或新开个人资料进行试验。
- 想让创作被发现：前三十秒给出强钩子；在描述和标签中加入长尾关键词；与其他创作者互推。
结语
把逻辑捋顺后，这个现象不再神秘：新91视频“越用越像”是个可解释的结果，是平台在“清晰度”上选择收敛带来的副作用。知道了原理，就能用更少被动接受的方式去掌控体验——既能让算法更懂你，也能避免被它限制了好奇心。试着做几个小实验：改变你的点击习惯、清理历史、主动探索不同内容，观察推荐如何随之变化——比猜测更有用。若你愿意，也可以把试验结果回来分享，我们一起看看到底哪些方法最有效。
