第二个突破是MCP 为代表的模型工具控制技术的成熟。过去，大模型想要操作外部工具，只能通过 API 接口进行表面调用，无法深入工具内部的核心逻辑。而 MCP 技术相当于给大模型搭建了一个操作中枢与四肢，让它能操作抖音电商的多种营销工具，基于算法决策进行针对性操作，几乎不需要人工干预。

　　第三个突破是多模态大模型的落地。过去，AI 生成文字还行，但生成图片、视频时总会出现画面模糊、风格不一致、与商品细节不符等问题，无法满足电商营销的商业化要求。比如生成的服装视频里，模特的动作与衣服的质感不匹配，或者生成的食品图片颜色失真，反而会影响转化。而现在，抖音自研多模态大模型、nano banana、sora 2 在内，一众业内多模态大模型的出现，已经解决了这些问题：不仅支持生成高分辨率的视频图像，精准还原商品的细节特征；同时支持内容修改、相同风格素材批量生成等能力，过去需要一个团队半天才能完成的拍摄，AI 就能在几分钟内生成多条符合抖音风格的营销素材。

　　数据燃料足够充沛，技术引擎足够成熟，电商行业的智能新范式自然水到渠成。千川 · 乘方的诞生，正是这两大优势的集中体现。

　　而要理解千川 · 乘方，我们可以从它的三个技术组成来看：

　　千寻：主打用户需求的精准预判，打通了内容、商品、用户的壁垒，实现三位一体 的个性化推荐，让 AI 不仅能理解用户的现有需求，还能预判潜在需求，激发消费欲望。

　　千策：主打营销策略的制定，能够替代复杂且不够高效的人工计划，帮助客户增效、构建超级计划。客户只需要设定一个总预算和预期目标，系统就能自动进行最优分配。

　　千意：实现了全场景的动态生成，从创意生成、客服问答、智能诊断推荐，AI 都能根据实时数据自动创作、调整、优化；

　　三大能力分别对应着精准预判需求、经营全局优化、动态内容生成与服务，共同构成了抖音电商 AI 营销的完整闭环。

　　02　熵减：千寻如何从让推荐从混沌到精准预判

　　自然界有一个铁律：没有外力干预的系统，总会逐渐走向混乱，这就是熵增定律。

　　毋庸置疑，抖音是当下国内最大的短视频平台，积累了大量对电商转化可以起到指导意义的用户行为序列。但近些年来，随着部分用户的行为序列已经突破上万，企业仅仅依靠投流师的个人经验就想要做好精准推荐，几乎不再可能。

　　那么有什么办法，能够让每一条流量都能低门槛的精准推到需要的人面前？

　　想要打破熵增，就必须引入新的外力——大模型。而千寻，就是千川为推荐系统注入的 熵减外力。它的核心逻辑，是借助大模型推理能力，让推荐从混沌无序进化为精准预判。它能将用户视频、音频、文字等多模态输入，汇聚成万亿多模态的参数，并借助更强大的世界知识、抖音电商知识、用户内容偏好的推理与理解，精准推荐电商内容之外，还能预判需求，从而激发更多需求。