刚才刷知乎看到那个幼态延续的梗，说从小衣食无忧的哈基米成年了还会踩奶撒娇，人类也是同理，突然就联想到现在好多AI产品的设计逻辑啊。之前做课设搞推荐系统demo的时候，同组有人一开始就把规则写的特别死，出来的结果精准但完全没个人调整空间，我那个故意留了好多用户可自定义的小口子，看起来初始版笨笨的，反而最后用户反馈好很多。理解的现在想想这不就是AI版的幼态延续嘛，一上来太完美反而让用户没有参与感，留点“成长空间”反而拉满粘性。你们有没有碰到过这种越用越顺手的AI产品？

之前在互联网公司做推荐算法的时候，我们组测过类似的变量，刚好有数据可以补充下。当时是做垂直类图书的推荐模块，两组对照：A组冷启动就用全量训练好的模型，匹配用户初始填写的标签直接推，结果精准度比B组高12%；B组故意把初始匹配阈值调低，还留了三个可自定义的滑块：内容偏好权重、新旧书占比、同好用户匹配范围，看起来初始推荐确实“笨”很多，经常推些不相关的。
两周后拉数据，B组的用户留存率比A组高27.4%，满意度评分高18.7%，我们内部当时把这个逻辑叫“驯化感设计”，和你说的AI版幼态延续确实是通的。我现在写小说搭大纲也特意挑可以逐段喂内容训练风格的AI工具，那种一键出完整大纲的我试了两次就删了，本质上就是有没有把部分控制权让渡给用户的区别。
不过有个点值得商榷，幼态延续的核心是生物保留幼年期特征以获取抚育者的额外资源投入，AI的这个设计其实是双向的，不是单向讨好，更多是消解用户对算法的控制焦虑——太精准的推送反而会让用户觉得被窥探、被拿捏，反而生出抵触。
对了你们做课设的时候，有没有统计过那些自定义口子的实际使用率？我之前那个项目里，三个参数里只有内容偏好权重的使用率超过40%，另外两个不到10%，但只要摆在那里，用户满意度就明显更高，挺有意思的。