三个男人换着躁我一个5-从剧本到银幕，揭秘中国电影的创作与创新之路！各观看《今日汇总》
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安顺市(平坝区、西秀区、普定县、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县)
扬州市(邗江区、仪征市、江都区、高邮市、宝应县、广陵区)
平凉市(崆峒区、庄浪县、崇信县、华亭市、静宁县、泾川县、灵台县)
济源市
抚州市(南城县、宜黄县、乐安县、广昌县、临川区、崇仁县、东乡区、黎川县、资溪县、金溪县、南丰县)
长治市(潞州区、沁县、壶关县、襄垣县、沁源县、平顺县、武乡县、潞城区、黎城县、上党区、长子县、屯留区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿克陶县、阿图什市、乌恰县)
沈阳市(沈北新区、皇姑区、苏家屯区、浑南区、铁西区、法库县、于洪区、新民市、辽中区、和平区、康平县、沈河区、大东区)
邢台市(内丘县、临西县、信都区、襄都区、宁晋县、平乡县、南宫市、威县、广宗县、南和区、隆尧县、清河县、沙河市、临城县、巨鹿县、新河县、任泽区、柏乡县)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)
海东市(民和回族土族自治县、乐都区、平安区、循化撒拉族自治县、互助土族自治县、化隆回族自治县)
三明市(大田县、尤溪县、将乐县、沙县区、永安市、宁化县、泰宁县、建宁县、三元区、清流县、明溪县)
云浮市(新兴县、郁南县、云安区、罗定市、云城区)
泰州市(兴化市、靖江市、海陵区、泰兴市、高港区、姜堰区)
东营市(广饶县、垦利区、东营区、利津县、河口区)
连云港市(连云区、东海县、灌云县、海州区、赣榆区、灌南县)
淮安市(盱眙县、洪泽区、涟水县、金湖县、淮阴区、清江浦区、淮安区)
汉中市(城固县、略阳县、南郑区、汉台区、西乡县、勉县、留坝县、镇巴县、宁强县、洋县、佛坪县)
张掖市(肃南裕固族自治县、临泽县、民乐县、甘州区、高台县、山丹县)
青岛市(市北区、城阳区、胶州市、崂山区、平度市、李沧区、市南区、黄岛区、莱西市、即墨区)
龙岩市(长汀县、漳平市、连城县、新罗区、上杭县、永定区、武平县)
中山市
玉树藏族自治州(玉树市、杂多县、囊谦县、称多县、治多县、曲麻莱县)
攀枝花市(米易县、西区、盐边县、仁和区、东区)
深圳市(南山区、罗湖区、龙岗区、龙华区、宝安区、坪山区、光明区、盐田区、福田区)
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阿坝藏族羌族自治州(若尔盖县、马尔康市、汶川县、理县、阿坝县、茂县、小金县、壤塘县、九寨沟县、松潘县、黑水县、红原县、金川县)
陇南市(两当县、康县、成县、武都区、徽县、西和县、礼县、宕昌县、文县)
咸阳市(乾县、长武县、兴平市、秦都区、礼泉县、淳化县、渭城区、三原县、武功县、永寿县、旬邑县、彬州市、泾阳县、杨陵区)
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临沂市(蒙阴县、兰山区、兰陵县、莒南县、罗庄区、沂水县、临沭县、沂南县、费县、郯城县、平邑县、河东区)
玉溪市(峨山彝族自治县、江川区、元江哈尼族彝族傣族自治县、易门县、澄江市、通海县、新平彝族傣族自治县、华宁县、红塔区)
镇江市(丹阳市、句容市、润州区、京口区、丹徒区、扬中市)
衡水市(深州市、阜城县、冀州区、桃城区、武邑县、武强县、枣强县、故城县、安平县、景县、饶阳县)
平顶山市(石龙区、郏县、宝丰县、叶县、湛河区、新华区、卫东区、汝州市、舞钢市、鲁山县)
阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)
克拉玛依市(克拉玛依区、白碱滩区、乌尔禾区、独山子区)
兴安盟(乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、突泉县、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗)
牡丹江市(阳明区、绥芬河市、西安区、宁安市、海林市、东宁市、穆棱市、林口县、爱民区、东安区)
河池市(都安瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、巴马瑶族自治县、天峨县、南丹县、东兰县、凤山县、环江毛南族自治县、大化瑶族自治县、金城江区、宜州区)
哈尔滨市(巴彦县、尚志市、方正县、香坊区、南岗区、木兰县、延寿县、双城区、松北区、通河县、依兰县、阿城区、道外区、五常市、平房区、宾县、呼兰区、道里区)
十堰市(张湾区、郧阳区、竹溪县、丹江口市、房县、郧西县、茅箭区、竹山县)
湘潭市(湘乡市、雨湖区、湘潭县、岳塘区、韶山市)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)
曲靖市(沾益区、罗平县、富源县、会泽县、陆良县、麒麟区、师宗县、马龙区、宣威市)
成都市(武侯区、崇州市、温江区、成华区、新都区、青羊区、青白江区、简阳市、金堂县、新津区、大邑县、邛崃市、金牛区、都江堰市、蒲江县、锦江区、双流区、龙泉驿区、郫都区、彭州市)
通化市(集安市、东昌区、二道江区、梅河口市、辉南县、柳河县、通化县)
梅州市(大埔县、平远县、梅江区、丰顺县、五华县、梅县区、兴宁市、蕉岭县)
随州市(随县、广水市、曾都区)
亳州市(谯城区、涡阳县、利辛县、蒙城县)
丽江市(华坪县、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、古城区、永胜县)
黄南藏族自治州(泽库县、河南蒙古族自治县、尖扎县、同仁市)
遂宁市(射洪市、蓬溪县、船山区、大英县、安居区)
包头市(九原区、东河区、白云鄂博矿区、固阳县、青山区、土默特右旗、达尔罕茂明安联合旗、石拐区、昆都仑区)
阜阳市(太和县、颍东区、颍州区、阜南县、颍泉区、颍上县、界首市、临泉县)
和田地区(和田县、墨玉县、和田市、于田县、民丰县、皮山县、策勒县、洛浦县)
上饶市(玉山县、广信区、德兴市、铅山县、婺源县、横峰县、万年县、信州区、鄱阳县、余干县、广丰区、弋阳县)
东莞市
白城市(镇赉县、大安市、洮南市、通榆县、洮北区)
黄石市(大冶市、铁山区、黄石港区、西塞山区、阳新县、下陆区)
绍兴市(诸暨市、柯桥区、新昌县、嵊州市、越城区、上虞区)
孝感市(云梦县、应城市、汉川市、安陆市、孝南区、孝昌县、大悟县)
新疆维吾尔自治区
凉山彝族自治州(喜德县、甘洛县、越西县、盐源县、会东县、金阳县、德昌县、西昌市、昭觉县、雷波县、布拖县、会理市、宁南县、木里藏族自治县、美姑县、冕宁县、普格县)
眉山市(青神县、丹棱县、仁寿县、东坡区、彭山区、洪雅县)
宁德市(屏南县、柘荣县、福安市、寿宁县、霞浦县、周宁县、蕉城区、古田县、福鼎市)
太原市(小店区、娄烦县、阳曲县、古交市、杏花岭区、晋源区、清徐县、万柏林区、迎泽区、尖草坪区)
香港特别行政区
大庆市(让胡路区、萨尔图区、肇州县、林甸县、大同区、肇源县、红岗区、龙凤区、杜尔伯特蒙古族自治县)
昭通市(永善县、巧家县、镇雄县、威信县、水富市、鲁甸县、彝良县、昭阳区、大关县、盐津县、绥江县)
怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、泸水市、福贡县、兰坪白族普米族自治县)
乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)
铁岭市(西丰县、调兵山市、铁岭县、开原市、昌图县、清河区、银州区)
临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、永靖县、广河县、临夏市、临夏县、康乐县、和政县)
锦州市(黑山县、太和区、凌海市、凌河区、北镇市、义县、古塔区)
茂名市(信宜市、化州市、茂南区、电白区、高州市)
焦作市(武陟县、解放区、马村区、修武县、博爱县、山阳区、温县、沁阳市、中站区、孟州市)
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海南藏族自治州(贵德县、共和县、兴海县、贵南县、同德县)
韶关市(南雄市、翁源县、始兴县、新丰县、浈江区、武江区、乐昌市、乳源瑶族自治县、仁化县、曲江区)
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界面新闻记者|肖芳
界面新闻编辑|文姝琪
多次因为热点事件的处理引发争议之后，抖音近日首次公开了算法原理。
据界面新闻了解，抖音安全与信任中心网站已上线试运营，正向用户、创作者、社会各界征集意见。该网站公开了抖音算法推荐系统的原理、用户行为背后的算法推荐逻辑以及平台人工治理识别各类风险等内容。
在此前举办的2025中国网络媒体论坛上，抖音总裁韩尚佑解释了公开算法推荐系统原理的原因。他表示，很多人对推荐算法技术存在误解，认为算法是给内容打上对应标签，再给用户打上对应的属性，最后通过数据运算，把对应标签的内容推荐给有对应属性的用户。实际上，抖音的推荐系统已几乎不依赖对内容或者用户打标签，而是通过一系列神经网络计算，直接预估每一个用户对每一个内容的目标行为，并挑选出概率最大的一部分内容，推荐给用户。
抖音安全与信任中心网站也着重介绍了这部分内容：当用户打开抖音时，抖音的推荐算法会给候选视频打分，并把得分最高的视频推送给用户。用户在观看时可以对看到的视频做出各种互动，这些互动体现了用户对这个视频的感兴趣程度。比如，“看完了”就是一次反馈动作，“点赞”也是一次反馈动作。用户对观看的视频的每一次反馈，都会对内容流量产生影响。
抖音算法的核心逻辑就是通过预测用户行为概率和用户不同行为的价值权重来确定视频推荐优先级。
虽然推荐算法已并非新生事物，围绕它的争议却从未间断。这些争议包括推荐算法带来标题党、低质量、甚至虚假内容以及信息茧房的问题。但算法也有积极的一面，其提升了信息分发效率、促进信息流动，不能因为存在问题就被一棒子打死。
今年以来，抖音和今日头条陆续释放算法和平台治理的相关信息，试图通过增加透明性来破解算法引发的种种争议。
首次解释抖音算法不追求平台短期数据
从抖音公开的算法原理和算法特点来看，抖音的推荐算法与国内外大部分内容推荐平台相似，包含召回、过滤、排序等环节，重点是学习用户行为。
抖音基于用户行为的推荐方法包含多种技术模型，如协同过滤、双塔召回、Wide&Deep模型等。算法可以在完全“不理解内容”的情况下，找到兴趣相似的用户，把其他人感兴趣的内容推荐给该用户。
其中，协同过滤推荐算法是最经典的推荐算法。简单来说，协同过滤就是协同用户的行为，一起对海量的信息进行过滤，从中更加快速筛选出用户可能会产生行为（比如完播、点赞）的内容。比如，用户A观看了内容X、Y、Z，用户B观看了内容X、Z、W，这意味着X和Z之间就有较高的相似度，系统会根据用户对已观看或已评分内容的偏好，为用户推荐与这些内容相似的其他内容。其原理就是，找到和你兴趣相似的用户，把他们感兴趣的内容也推荐给你。
Wide&Deep模型是抖音推荐算法主力模型之一。Wide部分的主要作用是让模型具有较强的“记忆能力”，模型可直接学习并利用历史数据中物品或者特征的“共现频率”；Deep部分的主要作用是让模型具有“泛化能力”，能够发掘稀疏甚至从未出现过的稀有特征与最终标签相关性。这个模型能够解决协同过滤算法推荐结果头部效应比较明显的问题。
算法能学习、预估用户行为，但因其无法理解内容语义，对内容的理解存在不足，可能导致违法违规、不良内容被推荐传播。因此，算法在真实使用场景中，必须由平台治理对其进行约束和规范。抖音平台治理体系包括异常感知、标准定义、机器识别、人工研判、风险处置等过程。其中，人工主要负责“深度”，确保专业、敏感或疑难等问题尽可能精准研判。
在很多用户的认知中，算法会推荐一些博眼球甚至擦边的内容来提升用户使用时长和用户留存率。在4月15日举办的抖音开放日上，抖音方面首次对这个问题进行了解释。
抖音算法工程师刘畅表示，抖音更关注用户长期价值，而非追求平台的短期数据。为此，抖音算法考虑了众多目标，如完播、评论、点赞、对作者长期消费、分享、跟拍等，力图计算出更符合用户长期价值的目标。
他同时还对引发争议较多的信息茧房问题进行了回应：为引导算法打破信息茧房，抖音算法在多目标建模体系下，设置了专门的探索维度。
一是对用户在平台上已经表现出的兴趣，尽可能推荐更多样的内容，通过多样性打散、多兴趣召回、扶持小众（长尾）兴趣等方法控制相似内容出现的频次。二是帮助用户探索更多新兴趣，采用随机探索、基于用户社交关系拓展兴趣、搜索推荐联动、“不感兴趣”不再展现等多种方式，让用户的主动行为影响推荐系统，使推荐更加个性化和多样化。
从抖音对算法原理的一系列解释来看，其想强调的是算法的核心是以数学计算学习人类行为，它将用户对内容的具体偏好抽象为高维空间中的数学映射关系，而算法本身是没有偏好的。
这种解释并没有错，但算法带来的争议并不是简单的数学问题，而是夹杂着诸多社会热点事件本身引发的争议以及公众情绪，这才是消除公众误解的关键和难点。
打破算法争议，抖音仍需提升热点事件处置的透明性
回溯去年以来抖音和今日头条算法引发的争议，每一次都和具体的热点事件相关。
比如，在郭有才等网红走红过程中，一些网友的疑问在于，网红的走红是否由平台算法强推出来的。在一些热点新闻中，公众关心的是算法推荐是否加剧了谣言的传播、让谣言处理的难度提升。
在和界面新闻记者谈及抖音算法引发的争议时，多位抖音用户表示，相比于算法的数学原理，他们更关心的是平台对热点事件处置的透明性。
实际上，平台对热点事件处置的不透明加剧了公众对算法的误解。比如，在吴柳芳事件中，很多用户认为是平台通过算法推荐吴柳芳的擦边内容，带动其走红，进而质疑平台算法故意推荐擦边内容。而真实的情况是，在成为社会热点事件之前，吴柳芳在抖音上的流量和粉丝量一直较少，平台也并未对其进行推荐。其流量的增长是在该热点引发社会关注后，用户主动搜索导致的。
去年12月以来，抖音集团副总裁李亮开始在微博上活跃，多次解释算法的相关问题，并对吴柳芳事件、抖音用户把钱读成米等热点事件进行了回应，增加与公众的沟通。
但这还远远不够。比如在张兰封号事件中，虽然李亮在微博上解释封号的原因是当事人推荐不实信息进行商业炒作，但网友们仍然对判罚的尺度存在疑问，争议依然发酵数日。
针对公众关心且争议比较大的问题，抖音也在抖音安全与信任中心网站上进行了解释。目前，网站解释的问题包括“抖音为何突出收藏按钮”“App会窃听用户谈话吗”“网红是平台强推出来的吗”等。据界面新闻了解，抖音后续还将在该网站解释更多争议性问题。
一位抖音内部人士告诉界面新闻，抖音内部收集到了很多反馈信息，最终决定上线一个网站来和外界沟通，把已经做的工作向外界传递出去。
新闻结尾
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