Threadsの動きを眺めていると。
利用者の「いいね」や「投稿時の文言」などに基づいて、同じ言語を用いる地域利用者を優先した投稿の中から、「おすすめ」が並べられるのだけど。
表示順は、
利用者のフォロワーの投稿で、かつ、フォロワーの中でも直近もしくは最近のもの。
投稿者が「いいね」した投稿内容に近い、フォロワー以外の投稿。
利用者の最近の投稿で閲覧数やいいねの数が多い投稿に書かれている「単語」と、フォロワー以外の投稿に書かれている「単語」が一致するもの。
…って感じ。
その結果。
猫の投稿に「いいね」したり、投稿者が「いいね」された内容が、おすすめに出て来る。
Threadsのアルゴリズムの傾向はこんな感じ。
AIはまだ関係してない…気がするなぁ、無駄に資源使うし。実験段階にはあると思うけれど、実践投入をするにはシステムよりも法的な問題を整備しないと。
おそらく、そんな感じのアルゴリズムだから。
投稿者の動向から作る「おすすめ」のデータベースが何らかの小さな問題で構築出来ないと、最新情報を反映できず、過去のおすすめを引っ張り出して表示しているのだろう。
それが今、私のアカウントで起きている現象…かも？
まぁ、利用者数がそれなりに多いから、現象が起こっている利用者もいれば、問題ない利用者もいる。
それだけのことさ。
あー。しまった…。
アルゴリズムとかAIとかの単語を持ち出すと、おすすめにそっち系が出るのだっけ。
出ても良いのよ、正しい内容とか最新の情報なら、ば！
多くは出鱈目だから…。
またしばらく、チクチク、バイバイか。
まぁ、ついでに。
各利用者向けに「おすすめ」用のデータベースを作ったとしても、一人あたりのメモリー容量はせいぜいキロバイトの単位。
今時の生成AIを使うとなると、メガを軽ーーく超える気がするのよね。機械学習ならメガだろうけれど。
まぁ、データベースの内容次第だろうけれども。
ITの世界で。
キロで済むリソースをわざわざメガやギガでやるのは、とてつもなく無駄な訳で。
営利企業が道楽でサービスを提供している訳じゃないのだから、どう考えたって少ないリソースを選ぶでしょ？
保守屋の知識としてはこんな感じってことで。
だから、AIって言葉を用いて"ものしり"を装っても、さぁ…。ﾅﾆｶﾐﾀ
～6月29日のスレッズより
