“悟空浏览器”算法及模型备案公示说明

为依法保障用户对悟空浏览器算法及模型服务的基本原理、目的意图和主要运行机制等的知情权，告知用户悟空浏览器提供的算法及模型服务备案情况，悟空浏览器服务提供者（或简称“我们”）制定本《“悟空浏览器”算法及模型备案公示说明》，帮助用户了解在使用悟空浏览器产品和服务的过程中我们如何通过算法及模型技术向用户提供信息和服务，分保障用户的合法权益。

一、算法原理

个性化推荐类

算法名称抖音个性化推荐算法
算法基本原理抖音个性化推荐算法基于系统收集的用户设备信息、位置信息以及在使用产品时的行为信息（行为信息包括用户在访问/使用 产品时的点击、关注、收藏、搜索、查询、浏览、下载、分享及交易的操作相关记录），通过对上述信息进行自动分析和计算，根据计算结果从信息候选池中筛选出用户可能更感兴趣的内容进行推送。
抖音个性化推荐算法会根据用户在使用产品过程中的浏览行为对推荐模型进行实时反馈，不断调整优化推荐结果，更好地向用户提供优质内容。
算法运行机制抖音个性化推送算法主要是基于用户历史的点击、时长、点赞、评论、分享、转发、不喜欢等行为数据，通过深度学习技术框架建立模型，预估用户对某个内容产生互动的概率，针对预估内容使用排序、打散、干预等机制和策略后，再向用户进行推荐。
用户行为参考<用户，内容，互动>三个维度作为样本进入机器学习模型里训练，训练的结果用于更新用户模型和推荐新的内容。
为了避免“信息茧房”问题的出现，抖音个性化推荐算法专门设计了“兴趣探索”机制。一方面每次推荐都会选择用户过去不常观看的内容类目进行一定比例的推荐。另一方面每次获取推荐内容的过程中会特别增加一条随机内容来保障用户可见内容 的多样性。
算法应用场景主要用于悟空浏览器的图文或视频、商品及服务（广告）等内容的推荐。
算法目的意图帮助用户提高获取优质信息的效率
备案编号网信算备110108823483902220017号

检索过滤类

算法名称头条搜索算法
算法基本原理头条搜索算法主要利用自然语言处理、点击模型和大规模的图模 型等深度学习技术来不断提高搜索结果的准确性、时效性、权威 性，缩短用户的搜索时间，提高搜索效率和质量。
算法运行机制头条搜索算法主要通过对用户查询内容的意图分析，从海量的内 容（包括但不限于网页、视频、图片等所有可被检索的对象）中 找到和用户需求相关程度最高的搜索结果，综合考量内容相关 性、时效性、权威性等因素后返回给用户。
算法应用场景头条搜索算法主要应用于悟空浏览器搜索浏览功能下使用该算法的部分技术模块。
算法目的意图头条搜索算法主要旨在提高用户主动获取信息的效率，优化并提 升用户对图文或视频、商品及服务（广告）等搜索结果的满意度。
备案编号网信算备110108823483904220019号

精选排序类

算法名称头条热榜算法
算法基本原理头条热榜算法主要是基于自然语言处理、深度学习和统计技术， 结合用户在产品内真实的互动情况，聚合并计算同类信息的实时 热度数值，并按照该值进行排序、展示。
算法运行机制头条热榜算法主要是根据用户在各产品内真实的浏览、点击、搜 索等互动数据，聚合并计算同类信息（如同一事件、同一话题项 下的内容）的整体热度数值，并根据社区规范进行筛选，将事件、 话题或内容根据实时热度值从高到低排序，并将榜单展示给用户。
算法应用场景该等算法目前主要服务于悟空浏览器的热榜功能。
算法目的意图头条热榜算法主要目的是为了帮助用户快速获取权威、全面、新 鲜的热点资讯，避免出现信息茧房。
备案编号网信算备110108823483903230017号

生成合成类（深度合成）

算法名称豆包大模型算法
算法基本原理豆包大模型算法是一种基于 Transformer 架构的语言模型，通过前 文预测下一个最可能的词语来实现文本生成。其中运用的新技术 主要是基于 Transformer 架构的语言模型和基于人类反馈的强化 学习，前者建模了大量蕴含在自然语言中的知识，后者使得模型 可以通过对话方式提供合适的内容。
算法运行机制豆包大模型算法在用户提出问题后，识别用户的需求，通过预先 学习与全网搜索内容，在对话框中或落地页中展示对应的结果。 该模型首先通过大规模无监督的预训练学习语言的统计规律和 知识，然后进行有监督的微调让模型学会遵循用户的指令，最后 通过强化学习训练让模型生成合适的内容。
算法应用场景豆包大模型算法主要应用于今日头条、抖音、西瓜视频、剪映、 飞书、豆包、悟空浏览器、懂车帝、番茄小说、番茄畅听、番茄 小说网、番茄作家助手、Dreamina 等网站或应用程序。
算法目的意图豆包大模型算法旨在提升用户获取信息效率，扩展知识边界，通 过提供优质问答交互等服务，帮助用户深入了解世界。
备案编号网信算备110108823483901230031号

算法名称DeepSeek大语言模型算法
算法基本原理DeepSeek 大语言模型系以 Transformer 架构为基础，自主研发的 深度神经网络模型。模型基于注意力机制，通过海量语料数据 进行预训练，并经过监督微调、人类反馈的强化学习等进行对 齐，构建形成深度神经网络，并增加审核、过滤等安全机制， 使算法模型部署后能够根据人类的指令或者提示，实现语义分 析、计算推理、问答对话、篇章生成、代码编写等任务。
算法运行机制为用户输入文本格式的自然语言数据，产品经过预处理和违法不良信息审核后，由算法模型根据语言的统计规律、知识和对齐要求进行推理和计算，通过预测下一个最佳词语来实现文本生成，最后产品将经过审核的生成内容输出返回给用户，以响应用户的指令。
算法应用场景主要应用于悟空浏览器内智能对话、文本生成等应用场景。
算法目的意图DeepSeek 大语言模型旨在通过智能问答、代码生成等应用场景为 用户提供创作、工作和提效的工具。高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。
备案编号网信算备110108970550101240011号

二、大模型

模型名称豆包大模型
模型备案编号Beijing-YunQue-20230821
模型应用场景豆包大模型主要应用于悟空浏览器网站或应用程序内的AI bot、搜索等相关场景

模型名称豆包文生图模型
模型备案编号Beijing-FuLuGua-20231205
模型应用场景豆包文生图模型主要应用于悟空浏览器端内的AI文生图功能。

模型名称Deepseek Chat
模型备案编号Beijing-DeepseekChat-202404280016
模型应用场景Deepseek模型主要应用于悟空浏览器网站或应用程序内的AI bot相关场景