千寻的能力核心，源于三个层面的技术突破：

　　第一个突破是用户序列的全生命周期拓展。过去，推荐系统只能处理用户一些短期、大类的行为数据；而现在，千寻能将用户序列从百级、千级拓展至万级，将关注周期拉的更长之外，深度挖掘用户的各种行为偏好，以及不同偏好之间的潜在联系。

　　第二个突破是模型尺寸与架构的升级。千寻的模型规模已经从过去的千亿参数，升级至万亿多模态内容理解参数 + 千亿独立序列推理参数的协同架构。

　　这是什么概念？千亿参数的模型能理解基本的语言和图像，而万亿参数的模型则在此基础上，还具备深度的逻辑推理能力。无论是短视频的画面、音频、字幕，还是商品的详情页、评价文案，AI 都能精准拆解核心信息。

　　而与万亿多模态内容理解参数一同工作的千亿独立序列推理参数，则负责读懂用户。它能分析用户的行为序列背后的真实意图：比如一个用户连续刷了三条油痘肌护肤的视频，AI 不会简单地推荐洁面奶类产品，而是还会推荐诸如水杨酸产品、保湿乳液类产品，帮助用户完成综合的控油祛痘。

　　第三个突破是世界知识储备与深度理解能力。这是千寻最核心的竞争力，也是它能预判需求的关键。

　　千寻的大模型能够结合电商知识图谱及用户偏好进行智能推理，从商品的专业参数、行业趋势，到用户的消费习惯、生活场景，无所不包。比如用户搜索适合海边度假的裙子，AI 不仅会推荐沙滩裙，还会根据「海边度假」的场景，优先推荐防晒面料、易洗快干、拍照上镜的款式。

　　总的来说，千寻的出现，让抖音电商的推荐系统实现了质的飞跃。既解决了用户侧的体验问题——让用户刷到的内容都是自己感兴趣、甚至没想到自己需要的商品；也提升了平台侧的分发效率——让流量在 AI 的驱动下精准流转。

　　但这只是解决了流量怎么分的问题，对于商家来说，更关心的是投多少、投到哪、以及怎么投。而千策和千意，就是为解决这个问题而生。

　　03　增效：千策让营销再次进化

　　现如今，电商行业纯拼流量的阶段已经成为过去式，全局经营成为新的关键词，但做好这一套并不容易。

　　对中小企业来说，企业自身既不能产生足够的素材，也请不起专业投手，驾驭流量的能力远远落后行业平均水平。

　　大商家虽然有足够的资金和人力，但也面临着投入产出比越来越低的问题。随着竞争加剧，用户的数据维度增加到万级单位，只是依靠投手的经验就能完成精准投流，已经不再现实。

　　千策的出现，正是为了打破这种困境。它能够通过自动化能力，让营销策略制定从专业操作变成一键搞定，从而让营销门槛大幅降低，商家能专注于做好产品本身。