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【外滩大会2026】AI觅｜用阿里云百炼改变传统社交 App #64

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【外滩大会2026】AI觅｜用阿里云百炼改变传统社交 App#64
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showcased已收录上线外滩大会2026外滩大会 2026 参赛作品

Description

@wzczv
wzczv
opened on Aug 1, 2026

参赛项目名称

AI觅｜用阿里云百炼改变传统社交 App

团队 / 作者

@wzczv（个人开发者）

我做了什么

AI觅是一款已经在中国区 App Store 上架的 AI 深度需求匹配社交 App。传统社交产品要求用户持续浏览资料、反复左滑右滑；AI觅把流程改为“先表达需求，再由 AI 在后台寻找双方都合适的人”极大的保护了用户隐私和节约时间， 使用AI创造社交新形态。AI觅不是给传统社交 App 加一个聊天机器人，而是用阿里云百炼重新组织从表达需求到建立连接的完整流程。

用户只需要用一句自然语言或语音说明自己想找什么样的人。AI 会整理需求和自我介绍，用户确认后发布；系统再结合双方需求、兴趣和偏好进行双向匹配。匹配成立后，用户可以查看共同点、匹配解读和建议开场白，再自行决定是否开始聊天。

AI觅支持找对象、找搭子，也支持寻找合伙人、语伴、球友等其他真实连接场景。完整资料和私聊默认不向未匹配用户直接开放；匹配依赖真实用户池并异步产生。

AI觅将阿里云百炼应用于从需求表达、语义理解到双向匹配的核心流程。
用户输入自然语言或语音后，通义千问负责提炼核心诉求并生成结构化用户画像；text-embedding-v3 将需求与画像转换为向量，用于候选召回；通义千问进一步结合双方需求、兴趣与偏好进行双向适配判断；匹配成立后，再由 qwen-max 生成共同点、匹配解读和建议开场白。用户主动使用语音输入时，则由 qwen3-asr-flash 完成语音转写。

由此，AI觅形成了“语音或文本输入 → 需求理解 → 画像结构化 → 向量召回 → 双向匹配判断 → 匹配结果解释”的完整链路，让用户不再依赖反复左滑右滑，而是把真实需求交给 AI，由 AI 在后台寻找双方都合适的人。

阿里云百炼能力已通过 DashScope HTTP API 接入产品代码链路；具体调用受服务端运行模式和业务触发条件控制，各链路按自身规则处理失败，其中匹配解读失败会降级为规则模板：

1.通义千问：需求理解、核心诉求提炼、用户画像结构化和双向匹配判断。
2. text-embedding-v3：将需求与用户画像转换为 1024 维向量，再由 pgvector 完成候选召回。
3. qwen-max：仅在匹配通过双向评分门槛后调用，用于生成面向用户的匹配解读、共同点和建议开场白；调用或结构校验失败时降级为规则模板，不阻塞匹配结果。
4. qwen3-asr-flash：在用户主动使用语音输入时完成短音频转写。

使用的工具

  • 1.通义千问：需求理解、核心诉求提炼、用户画像结构化和双向匹配判断。
  1. text-embedding-v3：将需求与用户画像转换为 1024 维向量，再由 pgvector 完成候选召回。
  2. qwen-max：仅在匹配通过双向评分门槛后调用，用于生成面向用户的匹配解读、共同点和建议开场白；调用或结构校验失败时降级为规则模板，不阻塞匹配结果。
  3. qwen3-asr-flash：在用户主动使用语音输入时完成短音频转写。
  • 接入方式：服务端通过 DashScope HTTP API 直接调用阿里云百炼模型。

效果展示

AI觅已完成可公开体验的移动端产品：

59 秒卡通演示视频《AI 帮你左滑右滑》

AI觅 59 秒卡通演示视频封面

AI._59._GitHub.mp4

中国区 App Store 上架页面

AI觅中国区 App Store 页面

项目链接（可选）

踩坑记录（可选）

  1. 不同模型各司其职。 需求理解、向量召回、双向判断和面向用户的文案生成对速度、结构化稳定性与中文表达的要求不同，因此按任务拆分模型，并对输出进行结构校验和人工规则约束。
  2. 异步匹配不能伪造成即时结果。 真实匹配取决于用户池和双方需求，提交材料只展示可验证的输入、整理与发布流程；固定界面数据明确标注为演示，不冒充真实用户或真实匹配。
  3. 第三方 AI 必须有清晰的数据边界。 用户在注册时单独确认第三方 AI 数据处理授权；账号类信息（手机号、短信验证码和登录凭证）不进入模型调用链路，发送给模型的内容限于用户主动输入、为完成所选 AI 功能所必需的需求、自我介绍或语音内容。

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      None yet

      Development

      No branches or pull requests

      Issue actions

      , 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Add copy buttons to all 
       blocks
(function() {
function addCopyButtons() {
document.querySelectorAll('pre code').forEach(function(codeBlock) {
if (codeBlock.parentElement.hasAttribute('data-copy-added')) return;
codeBlock.parentElement.setAttribute('data-copy-added', 'true');
var btn = document.createElement('button');
btn.textContent = 'Copy';
btn.style.cssText = 'position:absolute;top:4px;right:4px;padding:2px 8px;font-size:11px;background:#4ecdc4;border:none;border-radius:4px;color:#1a1a2e;cursor:pointer;opacity:0.7;transition:opacity 0.2s;';
btn.onmouseover = function() { this.style.opacity = '1'; };
btn.onmouseout = function() { this.style.opacity = '0.7'; };
btn.onclick = function() {
navigator.clipboard.writeText(codeBlock.textContent).then(function() {
btn.textContent = 'Copied!';
setTimeout(function() { btn.textContent = 'Copy'; }, 1500);
});
};
codeBlock.parentElement.style.position = 'relative';
codeBlock.parentElement.appendChild(btn);
});
}
addCopyButtons();
// Re-run on dynamic content
var observer = new MutationObserver(addCopyButtons);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Add Copy Buttons to Code Blocks]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "github.com";
var __re = new RegExp('^' + "github\\.com" + '
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      用户只需要用一句自然语言或语音说明自己想找什么样的人。AI 会整理需求和自我介绍，用户确认后发布；系统再结合双方需求、兴趣和偏好进行双向匹配。匹配成立后，用户可以查看共同点、匹配解读和建议开场白，再自行决定是否开始聊天。
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用户输入自然语言或语音后，通义千问负责提炼核心诉求并生成结构化用户画像；text-embedding-v3 将需求与画像转换为向量，用于候选召回；通义千问进一步结合双方需求、兴趣与偏好进行双向适配判断；匹配成立后，再由 qwen-max 生成共同点、匹配解读和建议开场白。用户主动使用语音输入时，则由 qwen3-asr-flash 完成语音转写。
      由此，AI觅形成了“语音或文本输入 → 需求理解 → 画像结构化 → 向量召回 → 双向匹配判断 → 匹配结果解释”的完整链路，让用户不再依赖反复左滑右滑，而是把真实需求交给 AI，由 AI 在后台寻找双方都合适的人。
      阿里云百炼能力已通过 DashScope HTTP API 接入产品代码链路；具体调用受服务端运行模式和业务触发条件控制，各链路按自身规则处理失败，其中匹配解读失败会降级为规则模板：
      1.通义千问：需求理解、核心诉求提炼、用户画像结构化和双向匹配判断。
      
2. text-embedding-v3：将需求与用户画像转换为 1024 维向量，再由 pgvector 完成候选召回。
      
3. qwen-max：仅在匹配通过双向评分门槛后调用，用于生成面向用户的匹配解读、共同点和建议开场白；调用或结构校验失败时降级为规则模板，不阻塞匹配结果。
      
4. qwen3-asr-flash：在用户主动使用语音输入时完成短音频转写。
      使用的工具
      • 1.通义千问：需求理解、核心诉求提炼、用户画像结构化和双向匹配判断。
      1. text-embedding-v3：将需求与用户画像转换为 1024 维向量，再由 pgvector 完成候选召回。
      2. qwen-max：仅在匹配通过双向评分门槛后调用，用于生成面向用户的匹配解读、共同点和建议开场白；调用或结构校验失败时降级为规则模板，不阻塞匹配结果。
      3. qwen3-asr-flash：在用户主动使用语音输入时完成短音频转写。
      • 接入方式：服务端通过 DashScope HTTP API 直接调用阿里云百炼模型。
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      2. 异步匹配不能伪造成即时结果。 真实匹配取决于用户池和双方需求，提交材料只展示可验证的输入、整理与发布流程；固定界面数据明确标注为演示，不冒充真实用户或真实匹配。
      3. 第三方 AI 必须有清晰的数据边界。 用户在注册时单独确认第三方 AI 数据处理授权；账号类信息（手机号、短信验证码和登录凭证）不进入模型调用链路，发送给模型的内容限于用户主动输入、为完成所选 AI 功能所必需的需求、自我介绍或语音内容。
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          Issue actions
          
, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Force GitHub README to respect dark mode
(function() {
var style = document.createElement('style');
style.textContent = '
.markdown-body {
color-scheme: dark light;
}
.markdown-body pre { background: #161b22 !important; }
.markdown-body code { background: rgba(110, 118, 129, 0.4) !important; }
.markdown-body table th, .markdown-body table td { border-color: #30363d !important; }
.markdown-body img { background: #0d1117; }
.markdown-body blockquote { border-left-color: #8b949e; }
.markdown-body hr { border-color: #30363d; }
';
document.head.appendChild(style);
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:GitHub Dark Mode README Fix]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
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          团队 / 作者
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          我做了什么
          AI觅是一款已经在中国区 App Store 上架的 AI 深度需求匹配社交 App。传统社交产品要求用户持续浏览资料、反复左滑右滑；AI觅把流程改为“先表达需求，再由 AI 在后台寻找双方都合适的人”极大的保护了用户隐私和节约时间， 使用AI创造社交新形态。AI觅不是给传统社交 App 加一个聊天机器人，而是用阿里云百炼重新组织从表达需求到建立连接的完整流程。
          用户只需要用一句自然语言或语音说明自己想找什么样的人。AI 会整理需求和自我介绍，用户确认后发布；系统再结合双方需求、兴趣和偏好进行双向匹配。匹配成立后，用户可以查看共同点、匹配解读和建议开场白，再自行决定是否开始聊天。
          AI觅支持找对象、找搭子，也支持寻找合伙人、语伴、球友等其他真实连接场景。完整资料和私聊默认不向未匹配用户直接开放；匹配依赖真实用户池并异步产生。
          AI觅将阿里云百炼应用于从需求表达、语义理解到双向匹配的核心流程。
          
用户输入自然语言或语音后，通义千问负责提炼核心诉求并生成结构化用户画像；text-embedding-v3 将需求与画像转换为向量，用于候选召回；通义千问进一步结合双方需求、兴趣与偏好进行双向适配判断；匹配成立后，再由 qwen-max 生成共同点、匹配解读和建议开场白。用户主动使用语音输入时，则由 qwen3-asr-flash 完成语音转写。
          由此，AI觅形成了“语音或文本输入 → 需求理解 → 画像结构化 → 向量召回 → 双向匹配判断 → 匹配结果解释”的完整链路，让用户不再依赖反复左滑右滑，而是把真实需求交给 AI，由 AI 在后台寻找双方都合适的人。
          阿里云百炼能力已通过 DashScope HTTP API 接入产品代码链路；具体调用受服务端运行模式和业务触发条件控制，各链路按自身规则处理失败，其中匹配解读失败会降级为规则模板：
          1.通义千问：需求理解、核心诉求提炼、用户画像结构化和双向匹配判断。
          
2. text-embedding-v3：将需求与用户画像转换为 1024 维向量，再由 pgvector 完成候选召回。
          
3. qwen-max：仅在匹配通过双向评分门槛后调用，用于生成面向用户的匹配解读、共同点和建议开场白；调用或结构校验失败时降级为规则模板，不阻塞匹配结果。
          
4. qwen3-asr-flash：在用户主动使用语音输入时完成短音频转写。
          使用的工具
          • 1.通义千问：需求理解、核心诉求提炼、用户画像结构化和双向匹配判断。
          1. text-embedding-v3：将需求与用户画像转换为 1024 维向量，再由 pgvector 完成候选召回。
          2. qwen-max：仅在匹配通过双向评分门槛后调用，用于生成面向用户的匹配解读、共同点和建议开场白；调用或结构校验失败时降级为规则模板，不阻塞匹配结果。
          3. qwen3-asr-flash：在用户主动使用语音输入时完成短音频转写。
          • 接入方式：服务端通过 DashScope HTTP API 直接调用阿里云百炼模型。
          效果展示
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          项目链接（可选）
          踩坑记录（可选）
          1. 不同模型各司其职。 需求理解、向量召回、双向判断和面向用户的文案生成对速度、结构化稳定性与中文表达的要求不同，因此按任务拆分模型，并对输出进行结构校验和人工规则约束。
          2. 异步匹配不能伪造成即时结果。 真实匹配取决于用户池和双方需求，提交材料只展示可验证的输入、整理与发布流程；固定界面数据明确标注为演示，不冒充真实用户或真实匹配。
          3. 第三方 AI 必须有清晰的数据边界。 用户在注册时单独确认第三方 AI 数据处理授权；账号类信息（手机号、短信验证码和登录凭证）不进入模型调用链路，发送给模型的内容限于用户主动输入、为完成所选 AI 功能所必需的需求、自我介绍或语音内容。
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              No branches or pull requests
              Issue actions
              
, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Highlight search terms from Google/DuckDuckGo/Bing referrer
(function() {
var ref = document.referrer;
var terms = [];
if (ref.includes('google.com') || ref.includes('duckduckgo.com') || ref.includes('bing.com')) {
var url = new URL(ref);
var q = url.searchParams.get('q') || url.searchParams.get('p');
if (q) {
terms = q.split(/\s+/).filter(function(t) { return t.length > 2; });
}
}
if (terms.length === 0) return;
var style = document.createElement('style');
style.textContent = '.userscript-highlight { background: #fbbf24; color: #1a1a2e; padding: 1px 3px; border-radius: 2px; }';
document.head.appendChild(style);
function highlight(node) {
if (node.nodeType === 3) { // text node
var text = node.textContent;
var found = false;
terms.forEach(function(term) {
var regex = new RegExp('(' + term.replace(/[.*+?^${}()|[\]\\]/g, '\\') + ')', 'gi');
if (regex.test(text)) {
found = true;
var frag = document.createDocumentFragment();
var parts = text.split(regex);
parts.forEach(function(part, i) {
if (i % 2 === 0) {
frag.appendChild(document.createTextNode(part));
} else {
var span = document.createElement('span');
span.className = 'userscript-highlight';
span.textContent = part;
frag.appendChild(span);
}
});
node.parentNode.replaceChild(frag, node);
}
});
} else if (node.nodeType === 1 && node.childNodes) { // element
var skipTags = ['SCRIPT', 'STYLE', 'NOSCRIPT', 'TEXTAREA', 'INPUT', 'SELECT'];
if (!skipTags.includes(node.tagName)) {
Array.from(node.childNodes).forEach(highlight);
}
}
}
highlight(document.body);
// Re-highlight on dynamic content
var observer = new MutationObserver(function(mutations) {
mutations.forEach(function(m) {
m.addedNodes.forEach(function(node) {
if (node.nodeType === 1 || node.nodeType === 3) highlight(node);
});
});
});
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Highlight Search Terms]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
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              用户只需要用一句自然语言或语音说明自己想找什么样的人。AI 会整理需求和自我介绍，用户确认后发布；系统再结合双方需求、兴趣和偏好进行双向匹配。匹配成立后，用户可以查看共同点、匹配解读和建议开场白，再自行决定是否开始聊天。
              AI觅支持找对象、找搭子，也支持寻找合伙人、语伴、球友等其他真实连接场景。完整资料和私聊默认不向未匹配用户直接开放；匹配依赖真实用户池并异步产生。
              AI觅将阿里云百炼应用于从需求表达、语义理解到双向匹配的核心流程。
              
用户输入自然语言或语音后，通义千问负责提炼核心诉求并生成结构化用户画像；text-embedding-v3 将需求与画像转换为向量，用于候选召回；通义千问进一步结合双方需求、兴趣与偏好进行双向适配判断；匹配成立后，再由 qwen-max 生成共同点、匹配解读和建议开场白。用户主动使用语音输入时，则由 qwen3-asr-flash 完成语音转写。
              由此，AI觅形成了“语音或文本输入 → 需求理解 → 画像结构化 → 向量召回 → 双向匹配判断 → 匹配结果解释”的完整链路，让用户不再依赖反复左滑右滑，而是把真实需求交给 AI，由 AI 在后台寻找双方都合适的人。
              阿里云百炼能力已通过 DashScope HTTP API 接入产品代码链路；具体调用受服务端运行模式和业务触发条件控制，各链路按自身规则处理失败，其中匹配解读失败会降级为规则模板：
              1.通义千问：需求理解、核心诉求提炼、用户画像结构化和双向匹配判断。
              
2. text-embedding-v3：将需求与用户画像转换为 1024 维向量，再由 pgvector 完成候选召回。
              
3. qwen-max：仅在匹配通过双向评分门槛后调用，用于生成面向用户的匹配解读、共同点和建议开场白；调用或结构校验失败时降级为规则模板，不阻塞匹配结果。
              
4. qwen3-asr-flash：在用户主动使用语音输入时完成短音频转写。
              使用的工具
              • 1.通义千问：需求理解、核心诉求提炼、用户画像结构化和双向匹配判断。
              1. text-embedding-v3：将需求与用户画像转换为 1024 维向量，再由 pgvector 完成候选召回。
              2. qwen-max：仅在匹配通过双向评分门槛后调用，用于生成面向用户的匹配解读、共同点和建议开场白；调用或结构校验失败时降级为规则模板，不阻塞匹配结果。
              3. qwen3-asr-flash：在用户主动使用语音输入时完成短音频转写。
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              AI觅 59 秒卡通演示视频封面
              AI._59._GitHub.mp4
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              项目链接（可选）
              踩坑记录（可选）
              1. 不同模型各司其职。 需求理解、向量召回、双向判断和面向用户的文案生成对速度、结构化稳定性与中文表达的要求不同，因此按任务拆分模型，并对输出进行结构校验和人工规则约束。
              2. 异步匹配不能伪造成即时结果。 真实匹配取决于用户池和双方需求，提交材料只展示可验证的输入、整理与发布流程；固定界面数据明确标注为演示，不冒充真实用户或真实匹配。
              3. 第三方 AI 必须有清晰的数据边界。 用户在注册时单独确认第三方 AI 数据处理授权；账号类信息（手机号、短信验证码和登录凭证）不进入模型调用链路，发送给模型的内容限于用户主动输入、为完成所选 AI 功能所必需的需求、自我介绍或语音内容。
              Metadata
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                  Development
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                  Issue actions
                  
, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Strip utm_, fbclid, gclid, etc. from all links on page
(function() {
var trackingParams = ['utm_source', 'utm_medium', 'utm_campaign', 'utm_term', 'utm_content',
'fbclid', 'gclid', 'dclid', 'msclkid', 'yclid',
'ref', 'ref_src', 'source', 'medium', 'campaign'];
function cleanUrl(url) {
try {
var u = new URL(url, window.location.origin);
var changed = false;
trackingParams.forEach(function(p) {
if (u.searchParams.has(p)) {
u.searchParams.delete(p);
changed = true;
}
});
return changed ? u.toString() : url;
} catch (e) {
return url;
}
}
function cleanLinks() {
document.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {
var clean = cleanUrl(a.href);
if (clean !== a.href) a.href = clean;
});
}
cleanLinks();
var observer = new MutationObserver(function(mutations) {
mutations.forEach(function(m) {
m.addedNodes.forEach(function(node) {
if (node.nodeType === 1) {
if (node.tagName === 'A') cleanLinks();
node.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {
var clean = cleanUrl(a.href);
if (clean !== a.href) a.href = clean;
});
}
});
});
});
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Remove Tracking Parameters from Links]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "youtube.com";
var __re = new RegExp('^' + "youtube\\.com" + '
【外滩大会2026】AI觅｜用阿里云百炼改变传统社交 App · Issue #64 · modelstudioai/modelstudioai.github.io · GitHub
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                  Description
                  @wzczv
                  wzczv
                  opened on Aug 1, 2026
                  参赛项目名称
                  AI觅｜用阿里云百炼改变传统社交 App
                  团队 / 作者
                  @wzczv（个人开发者）
                  我做了什么
                  AI觅是一款已经在中国区 App Store 上架的 AI 深度需求匹配社交 App。传统社交产品要求用户持续浏览资料、反复左滑右滑；AI觅把流程改为“先表达需求，再由 AI 在后台寻找双方都合适的人”极大的保护了用户隐私和节约时间， 使用AI创造社交新形态。AI觅不是给传统社交 App 加一个聊天机器人，而是用阿里云百炼重新组织从表达需求到建立连接的完整流程。
                  用户只需要用一句自然语言或语音说明自己想找什么样的人。AI 会整理需求和自我介绍，用户确认后发布；系统再结合双方需求、兴趣和偏好进行双向匹配。匹配成立后，用户可以查看共同点、匹配解读和建议开场白，再自行决定是否开始聊天。
                  AI觅支持找对象、找搭子，也支持寻找合伙人、语伴、球友等其他真实连接场景。完整资料和私聊默认不向未匹配用户直接开放；匹配依赖真实用户池并异步产生。
                  AI觅将阿里云百炼应用于从需求表达、语义理解到双向匹配的核心流程。
                  
用户输入自然语言或语音后，通义千问负责提炼核心诉求并生成结构化用户画像；text-embedding-v3 将需求与画像转换为向量，用于候选召回；通义千问进一步结合双方需求、兴趣与偏好进行双向适配判断；匹配成立后，再由 qwen-max 生成共同点、匹配解读和建议开场白。用户主动使用语音输入时，则由 qwen3-asr-flash 完成语音转写。
                  由此，AI觅形成了“语音或文本输入 → 需求理解 → 画像结构化 → 向量召回 → 双向匹配判断 → 匹配结果解释”的完整链路，让用户不再依赖反复左滑右滑，而是把真实需求交给 AI，由 AI 在后台寻找双方都合适的人。
                  阿里云百炼能力已通过 DashScope HTTP API 接入产品代码链路；具体调用受服务端运行模式和业务触发条件控制，各链路按自身规则处理失败，其中匹配解读失败会降级为规则模板：
                  1.通义千问：需求理解、核心诉求提炼、用户画像结构化和双向匹配判断。
                  
2. text-embedding-v3：将需求与用户画像转换为 1024 维向量，再由 pgvector 完成候选召回。
                  
3. qwen-max：仅在匹配通过双向评分门槛后调用，用于生成面向用户的匹配解读、共同点和建议开场白；调用或结构校验失败时降级为规则模板，不阻塞匹配结果。
                  
4. qwen3-asr-flash：在用户主动使用语音输入时完成短音频转写。
                  使用的工具
                  • 1.通义千问：需求理解、核心诉求提炼、用户画像结构化和双向匹配判断。
                  1. text-embedding-v3：将需求与用户画像转换为 1024 维向量，再由 pgvector 完成候选召回。
                  2. qwen-max：仅在匹配通过双向评分门槛后调用，用于生成面向用户的匹配解读、共同点和建议开场白；调用或结构校验失败时降级为规则模板，不阻塞匹配结果。
                  3. qwen3-asr-flash：在用户主动使用语音输入时完成短音频转写。
                  • 接入方式：服务端通过 DashScope HTTP API 直接调用阿里云百炼模型。
                  效果展示
                  AI觅已完成可公开体验的移动端产品：
                  59 秒卡通演示视频《AI 帮你左滑右滑》
                  AI觅 59 秒卡通演示视频封面
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                  1. 不同模型各司其职。 需求理解、向量召回、双向判断和面向用户的文案生成对速度、结构化稳定性与中文表达的要求不同，因此按任务拆分模型，并对输出进行结构校验和人工规则约束。
                  2. 异步匹配不能伪造成即时结果。 真实匹配取决于用户池和双方需求，提交材料只展示可验证的输入、整理与发布流程；固定界面数据明确标注为演示，不冒充真实用户或真实匹配。
                  3. 第三方 AI 必须有清晰的数据边界。 用户在注册时单独确认第三方 AI 数据处理授权；账号类信息（手机号、短信验证码和登录凭证）不进入模型调用链路，发送给模型的内容限于用户主动输入、为完成所选 AI 功能所必需的需求、自我介绍或语音内容。
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                      Issue actions
                      
, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Auto-enable theater mode on YouTube
(function() {
function tryTheater() {
var btn = document.querySelector('button[aria-label="Theater mode"], ytd-player #player button[title="Theater mode"]');
if (btn && !btn.classList.contains('activated')) {
btn.click();
}
}
// Try immediately
tryTheater();
// Try after navigation (SPA)
var lastUrl = location.href;
setInterval(function() {
if (location.href !== lastUrl) {
lastUrl = location.href;
setTimeout(tryTheater, 500);
}
}, 1000);
// Also try on player load
var observer = new MutationObserver(tryTheater);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:YouTube Theater Mode Default]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
【外滩大会2026】AI觅｜用阿里云百炼改变传统社交 App · Issue #64 · modelstudioai/modelstudioai.github.io · GitHub
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                      @wzczv（个人开发者）
                      我做了什么
                      AI觅是一款已经在中国区 App Store 上架的 AI 深度需求匹配社交 App。传统社交产品要求用户持续浏览资料、反复左滑右滑；AI觅把流程改为“先表达需求，再由 AI 在后台寻找双方都合适的人”极大的保护了用户隐私和节约时间， 使用AI创造社交新形态。AI觅不是给传统社交 App 加一个聊天机器人，而是用阿里云百炼重新组织从表达需求到建立连接的完整流程。
                      用户只需要用一句自然语言或语音说明自己想找什么样的人。AI 会整理需求和自我介绍，用户确认后发布；系统再结合双方需求、兴趣和偏好进行双向匹配。匹配成立后，用户可以查看共同点、匹配解读和建议开场白，再自行决定是否开始聊天。
                      AI觅支持找对象、找搭子，也支持寻找合伙人、语伴、球友等其他真实连接场景。完整资料和私聊默认不向未匹配用户直接开放；匹配依赖真实用户池并异步产生。
                      AI觅将阿里云百炼应用于从需求表达、语义理解到双向匹配的核心流程。
                      
用户输入自然语言或语音后，通义千问负责提炼核心诉求并生成结构化用户画像；text-embedding-v3 将需求与画像转换为向量，用于候选召回；通义千问进一步结合双方需求、兴趣与偏好进行双向适配判断；匹配成立后，再由 qwen-max 生成共同点、匹配解读和建议开场白。用户主动使用语音输入时，则由 qwen3-asr-flash 完成语音转写。
                      由此，AI觅形成了“语音或文本输入 → 需求理解 → 画像结构化 → 向量召回 → 双向匹配判断 → 匹配结果解释”的完整链路，让用户不再依赖反复左滑右滑，而是把真实需求交给 AI，由 AI 在后台寻找双方都合适的人。
                      阿里云百炼能力已通过 DashScope HTTP API 接入产品代码链路；具体调用受服务端运行模式和业务触发条件控制，各链路按自身规则处理失败，其中匹配解读失败会降级为规则模板：
                      1.通义千问：需求理解、核心诉求提炼、用户画像结构化和双向匹配判断。
                      
2. text-embedding-v3：将需求与用户画像转换为 1024 维向量，再由 pgvector 完成候选召回。
                      
3. qwen-max：仅在匹配通过双向评分门槛后调用，用于生成面向用户的匹配解读、共同点和建议开场白；调用或结构校验失败时降级为规则模板，不阻塞匹配结果。
                      
4. qwen3-asr-flash：在用户主动使用语音输入时完成短音频转写。
                      使用的工具
                      • 1.通义千问：需求理解、核心诉求提炼、用户画像结构化和双向匹配判断。
                      1. text-embedding-v3：将需求与用户画像转换为 1024 维向量，再由 pgvector 完成候选召回。
                      2. qwen-max：仅在匹配通过双向评分门槛后调用，用于生成面向用户的匹配解读、共同点和建议开场白；调用或结构校验失败时降级为规则模板，不阻塞匹配结果。
                      3. qwen3-asr-flash：在用户主动使用语音输入时完成短音频转写。
                      • 接入方式：服务端通过 DashScope HTTP API 直接调用阿里云百炼模型。
                      效果展示
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                      2. 异步匹配不能伪造成即时结果。 真实匹配取决于用户池和双方需求，提交材料只展示可验证的输入、整理与发布流程；固定界面数据明确标注为演示，不冒充真实用户或真实匹配。
                      3. 第三方 AI 必须有清晰的数据边界。 用户在注册时单独确认第三方 AI 数据处理授权；账号类信息（手机号、短信验证码和登录凭证）不进入模型调用链路，发送给模型的内容限于用户主动输入、为完成所选 AI 功能所必需的需求、自我介绍或语音内容。
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                          Issue actions
                          
, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Remove or un-stick sticky/fixed headers that block content
(function() {
function unstick() {
document.querySelectorAll('header, nav, [role="banner"], .header, .navbar, .sticky, .fixed-top, [style*="position: fixed"], [style*="position:sticky"]').forEach(function(el) {
if (el.style.position === 'fixed' || el.style.position === 'sticky' || getComputedStyle(el).position === 'fixed' || getComputedStyle(el).position === 'sticky') {
el.style.position = 'static';
el.style.top = 'auto';
el.style.zIndex = 'auto';
}
});
}
unstick();
var observer = new MutationObserver(unstick);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true, attributes: true, attributeFilter: ['style', 'class'] });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Kill Sticky Headers]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
【外滩大会2026】AI觅｜用阿里云百炼改变传统社交 App · Issue #64 · modelstudioai/modelstudioai.github.io · GitHub
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                          wzczv
                          opened on Aug 1, 2026
                          参赛项目名称
                          AI觅｜用阿里云百炼改变传统社交 App
                          团队 / 作者
                          @wzczv（个人开发者）
                          我做了什么
                          AI觅是一款已经在中国区 App Store 上架的 AI 深度需求匹配社交 App。传统社交产品要求用户持续浏览资料、反复左滑右滑；AI觅把流程改为“先表达需求，再由 AI 在后台寻找双方都合适的人”极大的保护了用户隐私和节约时间， 使用AI创造社交新形态。AI觅不是给传统社交 App 加一个聊天机器人，而是用阿里云百炼重新组织从表达需求到建立连接的完整流程。
                          用户只需要用一句自然语言或语音说明自己想找什么样的人。AI 会整理需求和自我介绍，用户确认后发布；系统再结合双方需求、兴趣和偏好进行双向匹配。匹配成立后，用户可以查看共同点、匹配解读和建议开场白，再自行决定是否开始聊天。
                          AI觅支持找对象、找搭子，也支持寻找合伙人、语伴、球友等其他真实连接场景。完整资料和私聊默认不向未匹配用户直接开放；匹配依赖真实用户池并异步产生。
                          AI觅将阿里云百炼应用于从需求表达、语义理解到双向匹配的核心流程。
                          
用户输入自然语言或语音后，通义千问负责提炼核心诉求并生成结构化用户画像；text-embedding-v3 将需求与画像转换为向量，用于候选召回；通义千问进一步结合双方需求、兴趣与偏好进行双向适配判断；匹配成立后，再由 qwen-max 生成共同点、匹配解读和建议开场白。用户主动使用语音输入时，则由 qwen3-asr-flash 完成语音转写。
                          由此，AI觅形成了“语音或文本输入 → 需求理解 → 画像结构化 → 向量召回 → 双向匹配判断 → 匹配结果解释”的完整链路，让用户不再依赖反复左滑右滑，而是把真实需求交给 AI，由 AI 在后台寻找双方都合适的人。
                          阿里云百炼能力已通过 DashScope HTTP API 接入产品代码链路；具体调用受服务端运行模式和业务触发条件控制，各链路按自身规则处理失败，其中匹配解读失败会降级为规则模板：
                          1.通义千问：需求理解、核心诉求提炼、用户画像结构化和双向匹配判断。
                          
2. text-embedding-v3：将需求与用户画像转换为 1024 维向量，再由 pgvector 完成候选召回。
                          
3. qwen-max：仅在匹配通过双向评分门槛后调用，用于生成面向用户的匹配解读、共同点和建议开场白；调用或结构校验失败时降级为规则模板，不阻塞匹配结果。
                          
4. qwen3-asr-flash：在用户主动使用语音输入时完成短音频转写。
                          使用的工具
                          • 1.通义千问：需求理解、核心诉求提炼、用户画像结构化和双向匹配判断。
                          1. text-embedding-v3：将需求与用户画像转换为 1024 维向量，再由 pgvector 完成候选召回。
                          2. qwen-max：仅在匹配通过双向评分门槛后调用，用于生成面向用户的匹配解读、共同点和建议开场白；调用或结构校验失败时降级为规则模板，不阻塞匹配结果。
                          3. qwen3-asr-flash：在用户主动使用语音输入时完成短音频转写。
                          • 接入方式：服务端通过 DashScope HTTP API 直接调用阿里云百炼模型。
                          效果展示
                          AI觅已完成可公开体验的移动端产品：
                          59 秒卡通演示视频《AI 帮你左滑右滑》
                          AI觅 59 秒卡通演示视频封面
                          AI._59._GitHub.mp4
                          中国区 App Store 上架页面
                          AI觅中国区 App Store 页面
                          项目链接（可选）
                          踩坑记录（可选）
                          1. 不同模型各司其职。 需求理解、向量召回、双向判断和面向用户的文案生成对速度、结构化稳定性与中文表达的要求不同，因此按任务拆分模型，并对输出进行结构校验和人工规则约束。
                          2. 异步匹配不能伪造成即时结果。 真实匹配取决于用户池和双方需求，提交材料只展示可验证的输入、整理与发布流程；固定界面数据明确标注为演示，不冒充真实用户或真实匹配。
                          3. 第三方 AI 必须有清晰的数据边界。 用户在注册时单独确认第三方 AI 数据处理授权；账号类信息（手机号、短信验证码和登录凭证）不进入模型调用链路，发送给模型的内容限于用户主动输入、为完成所选 AI 功能所必需的需求、自我介绍或语音内容。
                          Metadata
                          Metadata
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                              Issue actions
                              
, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Universal Dark Mode - works on any site
(function() {
var enabled = true;
function applyDarkMode() {
if (!enabled) return;
// Create style element if it doesn't exist
var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');
if (!style) {
style = document.createElement('style');
style.id = 'universal-dark-mode-style';
document.head.appendChild(style);
}
// Dark mode CSS - inverts colors but preserves images/video
style.textContent = '
/* Invert everything except media */
html {
filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;
background: #1a1a2e !important;
}
/* Restore images, videos, iframes, canvas */
img, video, iframe, canvas, svg, picture, [style*="background-image"] {
filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;
}
/* Preserve specific elements that should not be inverted */
.no-dark-mode, .no-dark-mode *,
[data-theme="light"], [data-theme="light"],
.ace_editor, .ace_editor *,
.CodeMirror, .CodeMirror *,
.monaco-editor, .monaco-editor *,
.markdown-body pre, .markdown-body pre *,
.highlight, .highlight *,
pre code, pre code * {
filter: none !important;
}
/* Fix common UI elements */
.modal, .popup, .dropdown-menu, .tooltip, .popover {
filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;
background: #2d2d44 !important;
border-color: #444 !important;
}
/* Scrollbars */
::-webkit-scrollbar { background: #1a1a2e !important; }
::-webkit-scrollbar-thumb { background: #444 !important; }
::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: #555 !important; }
/* Selection */
::selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }
::-moz-selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }
';
}
function removeDarkMode() {
var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');
if (style) style.remove();
}
// Toggle with Alt+Shift+D
document.addEventListener('keydown', function(e) {
if (e.altKey && e.shiftKey && e.key === 'D') {
e.preventDefault();
enabled = !enabled;
if (enabled) {
applyDarkMode();
console.log('[Universal Dark Mode] Enabled');
} else {
removeDarkMode();
console.log('[Universal Dark Mode] Disabled');
}
}
});
// Apply on load
applyDarkMode();
// Re-apply on dynamic content
var observer = new MutationObserver(function(mutations) {
if (enabled && !document.getElementById('universal-dark-mode-style')) {
applyDarkMode();
}
});
observer.observe(document.head, { childList: true });
console.log('[Universal Dark Mode] Loaded - Press Alt+Shift+D to toggle');
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Universal Dark Mode]', __e); }
})();
})();
【外滩大会2026】AI觅｜用阿里云百炼改变传统社交 App · Issue #64 · modelstudioai/modelstudioai.github.io · GitHub
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                              【外滩大会2026】AI觅｜用阿里云百炼改变传统社交 App #64
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                              Description
                              @wzczv
                              wzczv
                              opened on Aug 1, 2026
                              参赛项目名称
                              AI觅｜用阿里云百炼改变传统社交 App
                              团队 / 作者
                              @wzczv（个人开发者）
                              我做了什么
                              AI觅是一款已经在中国区 App Store 上架的 AI 深度需求匹配社交 App。传统社交产品要求用户持续浏览资料、反复左滑右滑；AI觅把流程改为“先表达需求，再由 AI 在后台寻找双方都合适的人”极大的保护了用户隐私和节约时间， 使用AI创造社交新形态。AI觅不是给传统社交 App 加一个聊天机器人，而是用阿里云百炼重新组织从表达需求到建立连接的完整流程。
                              用户只需要用一句自然语言或语音说明自己想找什么样的人。AI 会整理需求和自我介绍，用户确认后发布；系统再结合双方需求、兴趣和偏好进行双向匹配。匹配成立后，用户可以查看共同点、匹配解读和建议开场白，再自行决定是否开始聊天。
                              AI觅支持找对象、找搭子，也支持寻找合伙人、语伴、球友等其他真实连接场景。完整资料和私聊默认不向未匹配用户直接开放；匹配依赖真实用户池并异步产生。
                              AI觅将阿里云百炼应用于从需求表达、语义理解到双向匹配的核心流程。
                              
用户输入自然语言或语音后，通义千问负责提炼核心诉求并生成结构化用户画像；text-embedding-v3 将需求与画像转换为向量，用于候选召回；通义千问进一步结合双方需求、兴趣与偏好进行双向适配判断；匹配成立后，再由 qwen-max 生成共同点、匹配解读和建议开场白。用户主动使用语音输入时，则由 qwen3-asr-flash 完成语音转写。
                              由此，AI觅形成了“语音或文本输入 → 需求理解 → 画像结构化 → 向量召回 → 双向匹配判断 → 匹配结果解释”的完整链路，让用户不再依赖反复左滑右滑，而是把真实需求交给 AI，由 AI 在后台寻找双方都合适的人。
                              阿里云百炼能力已通过 DashScope HTTP API 接入产品代码链路；具体调用受服务端运行模式和业务触发条件控制，各链路按自身规则处理失败，其中匹配解读失败会降级为规则模板：
                              1.通义千问：需求理解、核心诉求提炼、用户画像结构化和双向匹配判断。
                              
2. text-embedding-v3：将需求与用户画像转换为 1024 维向量，再由 pgvector 完成候选召回。
                              
3. qwen-max：仅在匹配通过双向评分门槛后调用，用于生成面向用户的匹配解读、共同点和建议开场白；调用或结构校验失败时降级为规则模板，不阻塞匹配结果。
                              
4. qwen3-asr-flash：在用户主动使用语音输入时完成短音频转写。
                              使用的工具
                              • 1.通义千问：需求理解、核心诉求提炼、用户画像结构化和双向匹配判断。
                              1. text-embedding-v3：将需求与用户画像转换为 1024 维向量，再由 pgvector 完成候选召回。
                              2. qwen-max：仅在匹配通过双向评分门槛后调用，用于生成面向用户的匹配解读、共同点和建议开场白；调用或结构校验失败时降级为规则模板，不阻塞匹配结果。
                              3. qwen3-asr-flash：在用户主动使用语音输入时完成短音频转写。
                              • 接入方式：服务端通过 DashScope HTTP API 直接调用阿里云百炼模型。
                              效果展示
                              AI觅已完成可公开体验的移动端产品：
                              59 秒卡通演示视频《AI 帮你左滑右滑》
                              AI觅 59 秒卡通演示视频封面
                              AI._59._GitHub.mp4
                              中国区 App Store 上架页面
                              AI觅中国区 App Store 页面
                              项目链接（可选）
                              踩坑记录（可选）
                              1. 不同模型各司其职。 需求理解、向量召回、双向判断和面向用户的文案生成对速度、结构化稳定性与中文表达的要求不同，因此按任务拆分模型，并对输出进行结构校验和人工规则约束。
                              2. 异步匹配不能伪造成即时结果。 真实匹配取决于用户池和双方需求，提交材料只展示可验证的输入、整理与发布流程；固定界面数据明确标注为演示，不冒充真实用户或真实匹配。
                              3. 第三方 AI 必须有清晰的数据边界。 用户在注册时单独确认第三方 AI 数据处理授权；账号类信息（手机号、短信验证码和登录凭证）不进入模型调用链路，发送给模型的内容限于用户主动输入、为完成所选 AI 功能所必需的需求、自我介绍或语音内容。
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                                  No branches or pull requests
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