AI文章常把“模型”讲得很玄，实际工程落地通常看三件事：数据是否可用、模型是否匹配场景、效果能否持续维护。

在内容平台场景，推荐系统会给用户排序。它不完全依赖人工规则，而是用历史点击、停留、收藏等行为建模。常用思路包括协同过滤、深度学习排序模型等。工程师要处理冷启动问题：新用户、新内容没有足够行为数据，就用内容标签、相似用户迁移、活动反馈做补充。

在图像场景，计算机视觉可用于质检、安防辅助、医疗影像预筛、零售货架识别等。卷积神经网络能自动提取边缘、纹理、形状特征；工程上要考虑拍照角度、光照、样本不均衡。比如某工厂做零件检测，正样本多、缺陷样本少，如果只追求整体准确率，模型可能会忽略少量缺陷，这时要用精确率、召回率、F1和业务损失共同评估。

在文本场景，自然语言处理支持智能客服、合同抽取、舆情分类、搜索问答。早期用规则和词袋，后来用循环神经网络，现在很多任务会参考Transformer结构。实际部署时不一定要追最大模型，小模型加领域数据、知识库检索、人工复核，往往更稳。

算法工程师在这些项目里的价值，不是“选最热技术”，而是做取舍：数据少时用传统机器学习，数据多且有标注时再上深度模型；延迟要求高就做模型压缩，合规要求严就保留日志和可解释报告。

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