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维修服务创新实验室：建立维修服务创新实验室，探索新的维修技术和服务模式。
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全国服务区域：
云浮市(罗定市、新兴县、云安区、郁南县、云城区)
来宾市(合山市、忻城县、兴宾区、象州县、武宣县、金秀瑶族自治县)
宜春市(铜鼓县、万载县、宜丰县、高安市、上高县、袁州区、靖安县、奉新县、丰城市、樟树市)
赤峰市(红山区、元宝山区、克什克腾旗、翁牛特旗、阿鲁科尔沁旗、宁城县、林西县、喀喇沁旗、巴林左旗、松山区、敖汉旗、巴林右旗)
龙岩市(连城县、新罗区、上杭县、永定区、武平县、漳平市、长汀县)
梧州市(长洲区、龙圩区、蒙山县、藤县、万秀区、苍梧县、岑溪市)
白山市(临江市、长白朝鲜族自治县、浑江区、江源区、抚松县、靖宇县)
滁州市(全椒县、南谯区、明光市、定远县、来安县、天长市、琅琊区、凤阳县)
泉州市(洛江区、金门县、安溪县、南安市、丰泽区、泉港区、鲤城区、惠安县、石狮市、德化县、永春县、晋江市)
张家界市(永定区、桑植县、武陵源区、慈利县)
吴忠市(利通区、青铜峡市、同心县、红寺堡区、盐池县)
雅安市(汉源县、宝兴县、荥经县、天全县、石棉县、雨城区、芦山县、名山区)
萍乡市(上栗县、湘东区、芦溪县、安源区、莲花县)
抚州市(金溪县、南城县、南丰县、临川区、资溪县、黎川县、宜黄县、广昌县、东乡区、崇仁县、乐安县)
海口市(美兰区、秀英区、龙华区、琼山区)
中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)
林芝市(巴宜区、米林市、工布江达县、朗县、波密县、墨脱县、察隅县)
廊坊市(固安县、广阳区、永清县、文安县、香河县、霸州市、大厂回族自治县、大城县、三河市、安次区)
淮安市(清江浦区、淮安区、涟水县、淮阴区、金湖县、洪泽区、盱眙县)
仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)
庆阳市(宁县、庆城县、镇原县、华池县、西峰区、合水县、环县、正宁县)
六安市(金安区、裕安区、金寨县、叶集区、霍山县、霍邱县、舒城县)
运城市(芮城县、万荣县、永济市、新绛县、平陆县、河津市、绛县、夏县、盐湖区、闻喜县、稷山县、临猗县、垣曲县)
湖州市(德清县、安吉县、长兴县、南浔区、吴兴区)
宁波市(象山县、宁海县、奉化区、海曙区、北仑区、镇海区、余姚市、江北区、慈溪市、鄞州区)
宁德市(寿宁县、柘荣县、福安市、古田县、屏南县、福鼎市、蕉城区、周宁县、霞浦县)
乌鲁木齐市(水磨沟区、新市区、沙依巴克区、米东区、乌鲁木齐县、达坂城区、天山区、头屯河区)
双鸭山市(友谊县、宝山区、宝清县、尖山区、岭东区、四方台区、饶河县、集贤县)
日照市(东港区、莒县、五莲县、岚山区)
葫芦岛市(建昌县、南票区、兴城市、绥中县、龙港区、连山区)
汉中市(留坝县、佛坪县、汉台区、勉县、城固县、洋县、南郑区、略阳县、西乡县、宁强县、镇巴县)
漳州市(诏安县、漳浦县、长泰区、龙文区、平和县、南靖县、华安县、东山县、云霄县、龙海区、芗城区)
怀化市(会同县、中方县、鹤城区、辰溪县、芷江侗族自治县、溆浦县、麻阳苗族自治县、洪江市、通道侗族自治县、新晃侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、沅陵县)
普洱市(景东彝族自治县、西盟佤族自治县、澜沧拉祜族自治县、思茅区、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县)
南京市(栖霞区、溧水区、浦口区、鼓楼区、高淳区、江宁区、雨花台区、秦淮区、六合区、玄武区、建邺区)
阿勒泰地区(吉木乃县、哈巴河县、青河县、阿勒泰市、福海县、布尔津县、富蕴县)
临沂市(沂南县、兰山区、沂水县、平邑县、河东区、蒙阴县、罗庄区、临沭县、郯城县、莒南县、费县、兰陵县)
潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)
石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)
酒泉市(瓜州县、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、肃州区、敦煌市、玉门市、金塔县)
十堰市(竹山县、房县、张湾区、茅箭区、丹江口市、郧阳区、郧西县、竹溪县)
乌兰察布市(兴和县、集宁区、化德县、察哈尔右翼中旗、四子王旗、察哈尔右翼前旗、卓资县、丰镇市、商都县、凉城县、察哈尔右翼后旗)
揭阳市(普宁市、揭东区、榕城区、揭西县、惠来县)
连云港市(灌云县、赣榆区、灌南县、海州区、东海县、连云区)
石家庄市(无极县、新乐市、井陉县、深泽县、桥西区、元氏县、井陉矿区、鹿泉区、赵县、行唐县、正定县、高邑县、新华区、长安区、裕华区、赞皇县、晋州市、藁城区、辛集市、灵寿县、平山县、栾城区)
东营市(垦利区、东营区、河口区、利津县、广饶县)
合肥市(庐阳区、巢湖市、肥西县、瑶海区、长丰县、肥东县、蜀山区、包河区、庐江县)
平凉市(静宁县、华亭市、灵台县、泾川县、崇信县、庄浪县、崆峒区)
三明市(永安市、将乐县、泰宁县、清流县、沙县区、建宁县、宁化县、三元区、大田县、明溪县、尤溪县)
岳阳市(湘阴县、岳阳楼区、岳阳县、汨罗市、平江县、临湘市、华容县、云溪区、君山区)
盐城市(射阳县、阜宁县、响水县、亭湖区、大丰区、滨海县、建湖县、盐都区、东台市)
咸阳市(旬邑县、渭城区、淳化县、武功县、礼泉县、彬州市、秦都区、杨陵区、长武县、乾县、永寿县、三原县、兴平市、泾阳县)
广州市(增城区、花都区、白云区、黄埔区、从化区、天河区、海珠区、荔湾区、南沙区、番禺区、越秀区)
柳州市(柳北区、融水苗族自治县、柳江区、柳城县、融安县、鱼峰区、柳南区、三江侗族自治县、鹿寨县、城中区)
梅州市(梅县区、兴宁市、丰顺县、蕉岭县、平远县、梅江区、五华县、大埔县)
固原市(西吉县、泾源县、原州区、隆德县、彭阳县)
朝阳市(建平县、北票市、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、龙城区、凌源市)
本溪市(南芬区、溪湖区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县、平山区、明山区)
成都市(简阳市、蒲江县、成华区、大邑县、双流区、郫都区、龙泉驿区、崇州市、武侯区、温江区、新津区、青白江区、都江堰市、锦江区、彭州市、邛崃市、新都区、青羊区、金牛区、金堂县)
周口市(扶沟县、川汇区、沈丘县、西华县、商水县、太康县、项城市、鹿邑县、郸城县、淮阳区)
海西蒙古族藏族自治州(天峻县、茫崖市、德令哈市、格尔木市、乌兰县、都兰县)
铜陵市(义安区、铜官区、郊区、枞阳县)
黑河市(五大连池市、孙吴县、北安市、爱辉区、逊克县、嫩江市)
玉溪市(元江哈尼族彝族傣族自治县、新平彝族傣族自治县、澄江市、红塔区、江川区、峨山彝族自治县、易门县、华宁县、通海县)
郴州市(宜章县、汝城县、北湖区、桂东县、永兴县、桂阳县、安仁县、资兴市、苏仙区、临武县、嘉禾县)
山南市(浪卡子县、曲松县、洛扎县、桑日县、贡嘎县、琼结县、扎囊县、措美县、乃东区、加查县、隆子县、错那市)
德州市(禹城市、德城区、武城县、庆云县、宁津县、临邑县、平原县、陵城区、乐陵市、齐河县、夏津县)
玉树藏族自治州(玉树市、治多县、囊谦县、称多县、杂多县、曲麻莱县)
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河源市(和平县、源城区、连平县、紫金县、龙川县、东源县)
泸州市(泸县、合江县、古蔺县、龙马潭区、江阳区、纳溪区、叙永县)
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桂林市(灵川县、阳朔县、恭城瑶族自治县、兴安县、雁山区、全州县、龙胜各族自治县、平乐县、秀峰区、象山区、临桂区、永福县、荔浦市、灌阳县、叠彩区、资源县、七星区)
无锡市(锡山区、宜兴市、新吴区、滨湖区、江阴市、梁溪区、惠山区)
莆田市(秀屿区、荔城区、涵江区、城厢区、仙游县)
黔东南苗族侗族自治州(麻江县、镇远县、雷山县、施秉县、三穗县、榕江县、黎平县、剑河县、凯里市、锦屏县、台江县、黄平县、从江县、岑巩县、天柱县、丹寨县)
邯郸市(临漳县、丛台区、邯山区、磁县、峰峰矿区、肥乡区、邱县、馆陶县、复兴区、成安县、武安市、广平县、涉县、永年区、大名县、曲周县、魏县、鸡泽县)
吉林市(舒兰市、船营区、龙潭区、永吉县、磐石市、蛟河市、桦甸市、丰满区、昌邑区)
许昌市(建安区、禹州市、襄城县、魏都区、鄢陵县、长葛市)
张家口市(赤城县、涿鹿县、蔚县、尚义县、怀安县、怀来县、下花园区、崇礼区、张北县、阳原县、桥东区、沽源县、康保县、宣化区、桥西区、万全区)
张掖市(肃南裕固族自治县、临泽县、甘州区、民乐县、山丹县、高台县)
大同市(新荣区、云冈区、广灵县、天镇县、云州区、阳高县、浑源县、左云县、灵丘县、平城区)
达州市(通川区、大竹县、宣汉县、开江县、达川区、万源市、渠县)
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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