从 “算数据” 到 “懂逻辑”：腾讯新闻算法的 AI 化探索｜新闻开聊吧

娱乐新闻 2025年08月07日 12:54 1 aaron

　　当 AI 技术浪潮席卷各行各业时，新闻领域曾因对客观真实性的严苛要求而对其保持审慎态度。然而，腾讯新闻却在这场技术变革中找到了独特的突破口。自 2024 年 3 月起，腾讯新闻正式开启了 AI 与新闻客户端的融合探索。

　　在这一年多时间里，运营、产品以及算法等多个关键岗位，均在努力搭建深度智能资讯的服务体系。而一线的工作人员，他们眼中的 AI，到底有着怎样的魔力？过去的一段 AI 实践，他们的工作取得了什么样的成果？未来，在 AI 的协助下，他们又有着怎样的规划？

　　带着这些疑问，我们近期与腾讯新闻的多位同事展开深入沟通，试图揭开 AI 与资讯融合的神秘面纱。本期，我们将对话腾讯新闻算法工程师聪聪和迪哥，听他们讲述算法在 AI 时代的进化故事，看技术如何从 “算数据” 迈向 “懂逻辑” 的新征程。

　　1、推荐不再是静态统计匹配，而是通过思维逻辑链推理去推导出用户的潜在兴趣，从而满足用户的内容消费诉求，这是一种算法逻辑的范式革新

　　2、在大模型时代，语料的质量和配比远比数量更重要。腾讯新闻多年坚持的 “精品资讯” 策略，恰恰成了 AI 化的 “天然优势”

　　当 ChatGPT 和 DeepMind 掀起 AI 浪潮时，腾讯新闻的算法团队正悄悄将大模型的技术能力融入内容推荐的底层逻辑。从生活中的美食推荐，到重构内容分发的核心逻辑，大模型正以渐进式渗透的方式，改变着用户与资讯的连接方式。而腾讯新闻自身的场景基因与精品内容积淀，更让这场变革有了独特的优势与底气。

　　“刚开始关注 AI 领域，主要是看这些前沿技术是怎么来的，后续怎么应用到推荐算法里，因为我们就是做推荐算法的嘛！我记得那会儿我会用一些 AI 产品去搜索美食或者好玩的地方，发现它确实能产出一些有趣的点子，后来通过逐步深入的了解，我开始将这种大模型的能力逐渐迁移到我的算法工作里”，在回忆刚开始接触 AI 的场景时，腾讯新闻的算法工程师聪聪给出了这样的描述。

　　“最初在做大模型和腾讯新闻的算法结合时，我们希望能够把图像领域和自然语言处理的能力的技术迁移到新闻的推荐算法里，以此实现新闻推荐算法的重构 —— 从以前偏静态的推荐升级到动态捕捉用户兴趣偏好，从而实现动态调整内容的推荐策略，以此精准满足用户的内容消费诉求。”这个过程怎么说呢，聪聪举了个更易理解的场景：“以炒菜为例 —— 我们不直接买现成的菜，而是学它的火候和调味逻辑。整个过程没那么容易，但是我们一边学习，一边进行探索和摸索，大家都希望可以把二者结合的更好。”

　　在聪聪看来，算法团队还是比较幸运的，因为大家的摸索还是产生了比较正向的结果。因为每次进行技术迭代后，团队都会从用户的内容消费量，用户的留存率以及用户人均停留时长等维度去观察，每次迭代的数据稳步提升，积累效应非常显著，从 23 年年末到现在，推荐精准度实现了质的飞跃。

　　“其实现在腾讯新闻的推荐逻辑，已经发生了变化，推荐不再是静态统计匹配，而是通过思维逻辑链推理去推导出用户的潜在兴趣，从而满足用户的内容消费诉求。”同为算法工程师的迪哥强调道：“举个例子，以前用户点了 1 次科技类资讯，系统就持续推同类内容，但是现在当用户划词 “续航焦虑” 时，系统不再等他点击相关文章，而是会推送 “电池回收技术” 的之类的延展内容。”，迪哥认为：这是一种算法逻辑的范式革新。

　　信息茧房是内容行业的老难题，也是算法团队在 AI 浪潮中重点突破的方向。“我们希望用户在有限时间里，能看到更多不一样的东西。” 迪哥认为：这需要算法不仅 “懂用户”，还要 “懂内容”。

　　对此算法团队做了很多体系化的探索，比如用大模型去推理用户潜在感兴趣的内容，此外，为了验证这个兴趣的准确度，甚至还构建了一个 “稳定兴趣占比”的指标：如果一个用户在很长周期内持续消费一类内容，但凡推荐就会消费，这就是一个“稳定兴趣”。这个指标越高，标签越多，那么推荐给用户的内容的精准度以及丰富度也就越高。

　　迪哥非常高兴的是，信息茧房的问题确实得到了一定程度的改善，比如在做用户调研的时候，很多用户反馈，腾讯新闻现在推荐的内容里多了很多以前看不到的内容类型，比如一些用动漫形式去讲财经的，还有用简笔画去讲一个很复杂概念的内容，这些都挺有意思的。

　　“这样正向的结果其实是多方面原因造成的，一个是我们的算法探索在 AI 的加持下，实现了更为复杂的推理能力，而另外一方面确实得益于整个腾讯新闻内容生态的不断深耕，毕竟，唯有源头活水来，只有把更好的作者引进来，有了好内容的基石，算法才有可能推给用户。”迪哥强调道。

　　其实之前内部一直很多声音：大模型的浪潮下，腾讯新闻的AI转型机会到底在哪里？对此，迪哥抛出了一个问题：“两家面馆，一家食材多但不能保证新鲜，一家只有几样菜却选料讲究，你选哪家？”

　　迪哥认为：答案其实显而易见的。在大模型时代，语料的质量和配比远比数量更重要。腾讯新闻多年坚持的 “精品资讯” 策略，恰恰成了 AI 化的 “天然优势”。

　　首先，作为连接用户与内容的资讯场景定位，其本身就与大模型的核心能力高度契合。自然语言处理（NLP）理解文章语义，计算机视觉（CV）解析图片信息，这些技术与新闻推荐所需的 “内容理解 + 用户匹配”底层逻辑相通，就像为 AI 量身打造的试验场。

　　其次，腾讯新闻经过编辑们筛选的深度报道、权威解读，本身就是训练大模型的优质语料。与行业内追求 “数据规模”不同，团队坚信 “料好才是根本”。多年坚持的精品资讯策略，让进入推荐池的内容自带 “高质量基因” —— 较真栏目核查过的事实、专业领域的深度解读，这些内容作为训练数据，让 AI 的 “审美与逻辑”天然更贴合用户对优质资讯的需求。

　　而大模型的核心机密就是语料配比，现在 open AI 全世界寻找各领域的顶尖人才给他们的数据库投喂高质量的语料，其实就是在提升数据质量。而腾讯新闻也一样，一直坚持在以更好的内容进行算法投喂，以此实现腾讯新闻算法推荐池内容质量的提升，用户就可以得到更高质的内容推荐，这样就有了重复消费的保障。

　　所以，面对技术浪潮的来袭，迪哥并不焦虑，他表示：“我们应该抓住这个机遇，然后理解它，最后为我们所用，最终在浪潮里站稳脚跟。”

　　最后，在面对“AI 是否会取代算法工程师”的提问时，迪哥的回复非常肯定：AI 只会取代不会用 AI 的人。过去的算法工程师专注于代码能力，而现在算法工程师，如果把核心聚焦在逻辑设计与工作流搭建上以及更为先进的 AI 技术学习上，这其实是从“代码能力”转向“系统思维”的转变，未来，那种“懂技术 + 懂业务 + 懂 AI”的复合能力，正成为算法工程师的新门槛。

　　栏目介绍：《新闻开聊吧》是腾讯新闻打造的一档业务纪实栏目。栏目邀请内部产品、运营、算法等一线人员，畅聊工作中的业务故事，这里没有空泛宣讲，只有真实实践。通过一线工作者聊新闻背后的故事，感受其对内容本质的深耕，展现腾讯新闻在资讯领域的发展与突破，传递对 “精品资讯” 的坚守 —— 让每条资讯承载真实价值，服务用户对优质内容的需求，从而给时间以价值。

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