ByteDance 最近釋出的 Monolith（一個用於大規模推薦模型的深度學習框架）在技術社群引發了關於其與 TikTok 著名推薦演算法關係的廣泛討論。然而，經過仔細分析表明，這個開源釋出並非 TikTok 病毒式傳播成功背後的核心技術。
框架與演算法的區別
雖然 Monolith 提供了執行和訓練分散式推薦模型的基礎設施，但它似乎主要面向 ByteDance 的商業推薦系統解決方案 BytePlus，而非 TikTok 的核心技術。該框架包含無衝突嵌入表和即時訓練等功能，但實際的推薦邏輯僅限於基礎演示實現。
框架主要特點：
- 無衝突嵌入表
- 支援即時訓練
- 基於 TensorFlow 構建
- 支援批處理/即時訓練和服務部署
- 僅支援 Linux 系統編譯
法律和戰略背景
中國法律禁止推薦系統的出口，這使得 ByteDance 不太可能釋出 TikTok 的實際演算法。正如一位社群成員指出：
「這本質上是執行他們推薦系統的框架，但決定推薦內容的實際部分是一個名為 demo 的模型，所以我推測這並不是他們在生產環境中使用的實際機器學習模型。」
TikTok 的真正競爭優勢
社群分析顯示，TikTok 的成功很可能源於其獨特的使用者興趣建模方法。與 Meta 基於社交圖譜的推薦不同，TikTok 專注於使用者興趣的時間表示，直接追蹤使用者與內容的互動，而不是依賴社交連線。這種方法，結合能產生清晰互動訊號的介面設計，創造了一個更有效的推薦系統。
人工策劃因素
除演算法外，TikTok 的內容分發還涉及大量人工策劃。這種人為因素有助於確保使用者體驗質量，但也引發了關於內容推廣和潛在操縱的問題。演算法和人工策劃的結合創造了一個複雜的系統，不能簡單地歸結為單一的開源框架。
總的來說，雖然 Monolith 展示了 ByteDance 的技術實力，但它僅僅是一個更大更復雜的推薦生態系統中的一個組成部分。TikTok 推薦系統的真正力量可能在於先進演算法、使用者互動設計和人工策劃的結合，而這些大部分仍然是專有技術。