Meta 这项新功能用 3 个列表管理 Facebook 的 Feed 与 Reels 推荐，核心判断是：算法推荐终于开始接受用户明确指令，而不只猜测点击行为。

这是什么

Your algorithm 是 Meta 面向 Facebook 用户推出的一套推荐控制工具。用户可以用自己的话告诉系统“想看什么”“不想看什么”，系统会把偏好存入统一档案，并让信息流和短视频流共同读取这套档案。

页面顶部会概括近期浏览内容，下面是“Interested In”和“Not Interested In”两个兴趣清单。用户可以新增、删除或移动兴趣，每次调整都会影响推荐结果，后续对单条内容的反馈也会继续更新偏好。

技术上，它并非让一个大模型直接决定所有内容，而是把任务拆开：一个大语言模型（能理解和生成自然语言的大模型）负责理解用户表达的偏好，其他模型和排序系统负责校验、排序与分发。这样做是为了降低模型理解偏差，同时让偏好能真正进入推荐链路。

行业怎么看

值得关注的变化，是推荐平台开始把“用户控制权”做成产品功能。长期以来，平台主要根据停留、点赞、点击等间接信号推断兴趣；Your algorithm 让用户可以明确纠正系统，尤其适合经常误推同类内容、或需要持续学习新主题的人。

但这项功能也暴露出一个现实问题：用户说出的偏好，并不等于平台愿意长期服从。推荐系统还要平衡内容供给、观看时长、广告收入和社区规则；用户越依赖精细控制，平台越需要证明这些设置真的有效，而非仅提供一层可编辑界面。

此外，Meta 没有披露功能覆盖范围、地区限制及推荐变化幅度，因此目前更适合把它看作推荐机制的升级方向，而不是 Facebook 已经完成了个性化推荐改造。隐私仍是关键变量：偏好被集中保存后，平台究竟如何界定并使用这些信息，将直接影响用户是否信任这项功能。

对普通人的影响

对企业 IT：企业可以把这类“直接表达意图、由系统持续校准”的思路用于内部知识、客服和内容分发，但要先建立可查看、可修改、可撤销的偏好记录，避免算法形成难以解释的黑箱。

对个人职场：它提醒我们，未来的 AI 工具可能不再只提供默认设置。能否用自然语言说明目标、纠正错误输出，可能成为使用 AI 的基本能力；不过，用人话描述需求仍需要清晰边界和结果校验。

对消费市场：用户能主动调整兴趣后，内容品牌获得的不再只是模糊流量，而是更接近真实意图的受众信号。但平台若同时追逐商业转化，这类偏好仍可能被收入目标重新解释。