大模型的盡頭是什么，你不用告訴我。

　　我自己會去隆江豬腳飯看。

　　最近，世超在社交媒體刷到了不少 “ 大模型算法面經 ” 帖。

　　分享面試經驗，這事兒自古有之。但要在麥當勞考察大模型優化點餐推薦策略，這。。。對嗎？

　　來源：小紅書 @他的南京吃喝指南

　　去雪王面試，要設計糖分注意力機制。被魏家涼皮拒的原因，是對三秦套餐的底層理解過于紙上談兵。。。

　　還有人說，“ 我本來以為大模型算法崗的盡頭是 OpenAI、DeepMind、字節阿里，直到我收到了 —— 費大廚辣椒炒肉：大模型算法工程師（后訓練方向）面試邀請。”

　　來源：小紅書 @開發者貓叔

　　本來世超也以為這不過是大伙兒在搞抽象，結果我一查，抽象來源于生活啊。

　　原以為哪怕各行各業都被 AI 顛覆，餐飲業也會是最后一片凈土。沒想到干飯人的世界，早就被入侵了。

　　世超去招聘軟件逛了一圈，發現不少大伙兒耳熟能詳的餐飲企業確實正在加碼 AI。海底撈、瑞幸、喜茶，甚至和府撈面等等。。。都在招 AI 工程師。

　　再看看崗位要求，一點不比正經 AI 公司水。會設計訓練模型、開發 Agent 是基操，最好還懂點公司業務，能讓 AI 和業務無縫對接，這招個 CTO 也不過如此。

　　而從一些真實面經分享也看得出來，考題相當專業，從 leetcode 八股到項目實操，全都向 AI 最前沿看齊。

　　來源：小紅書 @界界界鐘會

　　所以一幫廚子搞出來的科技與狠活兒，到底能干啥呢？

　　世超仔細研究了一下，你還真別說，餐飲業，尤其是連鎖餐飲，和 AI 堪稱絕配。

　　可以說，AI 正在把餐飲這門長期靠經驗判斷的生意，慢慢變成一門可以被計算、預測、復制的算法生意。

　　事實上，在大模型泛濫以前，一些傳統的 AI 算法也在餐飲界起過重要的作用。

　　比如早在 2023 年，達美樂英國和愛爾蘭門店，就用上了微軟的 Dynamics 365 AI 需求預測系統。

　　在過去，他們想預測每個門店該進多少貨，每款銷量多少，得靠一小隊經驗豐富的規劃師手搓表格。每個供應商，每種原料都要單獨算，數據散在不同 Excel 里，一套流程跑下來又慢又容易出錯。

　　而靠 AI 把天氣、體育賽事、歷史銷量等等數據全放進去，他們發現 AI 不止能自動識別人發現不了的趨勢，預測效率提升了幾十倍，準確率也提升了 72%。

　　所以，用 AI 降本增效，其實是餐飲業早就嘗過的甜頭。讓 AI 參與餐飲經營，似乎是一步好棋。

　　不過，好奇的世超又在差評的 AI 行業群咨詢了一下群友們，卻發現在大模型時代，餐飲界搞 AI 沒那么純粹了。

　　當然，咱不能一竿子誤傷那些老老實實搞 AI 的餐飲企業。有些餐飲落地 AI 的思路確實很清晰，已經真正參與到日常經營起作用了。

　　對味一點的，比如把過往的經營數據喂給 AI 模型，利用它的時序預測特性，就能實現供應鏈的優化，管理后廚，減少食材浪費，或者無貨可賣的現象。

　　又或是利用 AI 的視覺，搭配監控系統自動實現門店的管理巡檢，能大幅節約人力和時間成本。

　　甚至有開源項目的核心貢獻者，還是海底撈的技術專家。。。

　　但也有挺多那種，大家一眼就看出是老板在無腦跟風 all in AI，連具體業務也沒有，就為了在資本市場好畫餅講故事的。

　　有差友表示，他就面試過餐飲行業的 Agent 開發，主要做的是內部用的常規知識庫、自動化測試、智能客服之類的。感覺沒啥技術含量不說，似乎這些問題也不用自己開發，用一些現有的智能辦公軟件就能解決。

　　總之，“ 我不知道 AI 能干啥，但是我得有，免得不知不覺就成諾基亞了。”

　　而當餐飲行業在 AI 的洪流里沖的暈頭轉向，開始用 AI 向老本行發起挑戰，研究配方學做菜的時候，這事兒就更微妙了。。。

　　因為到了這一步，餐飲希望 AI 研究的，就不只是怎么賣飯，而是怎么做出一款更容易被大家買單的飯。

　　去年五月，一家知名飲品公司的技術總監曾在采訪中表示，“ 我們將口味、原料全部數字化，量化跟蹤行業飲品的流行趨勢，基于這些數據組合出無數種產品可能，判斷哪些適合研發上新、測試驗證，進而保證持續推出優質新品。”

　　不少餐飲公司，都在試圖用 AI 大數據解析大眾的口味，開發出針對人群喜好，更可能暢銷的菜品。

　　全球知名會計師事務所畢馬威，也在《 2025 年餐飲企業發展報告 》中寫到，AI 大模型，正在為企業提供菜品創新方向的建議，模擬食材搭配，優化菜品配方。

　　但我覺得，想讓大模型帶來商業成功很合理，讓它理解人類的口味，沒那么簡單。

　　這事兒不用世超多說，吃過豆包飯的人都知道。

　　來源：小紅書 @米橙日記

　　從更科學嚴謹的角度，還有人研究過大模型能不能理解中國的飲食文化。最后得出的結論是，大模型懂做飯，卻不懂美味。

　　研究顯示，幾乎所有的模型在烹飪技巧和菜譜方面都是專家，但在回答一道菜品的味道口感時，表現一個比一個差。

　　所以，也許大模型在餐飲扎根越深，吃這件事就會越無聊。因為它能做到的，只是通過配料比例的分析，源源不斷地端出不出挑，但也絕對不難吃的平均標準化快餐。

　　AI 能通過市場分析，精密計算出一個個爆款產品。可爆款的背后，也是口味的終極同質化。

　　比如前陣子，編輯部出現了一箱奶，姜蔥白切雞味。

　　抱著獵奇的心態，世超也嘗了口，喝完有點想 yue。

　　但看著群里大伙兒互相傷害，世超一邊想 yue，一邊想笑。

　　帶它來辦公室的同事固然其心可誅，但我能肯定，如果只讓 AI 按銷量，按復購，按大眾口味去計算，它大概永遠不會主動生產一款姜蔥白切雞味的牛奶。

　　總的來說，AI 搞產業升級一定是大勢所趨，并不是什么壞事。只不過世超也真心希望，當各行各業都開始用 AI 的時候，都 real 一點，別把那點有意思的人味兒也優化沒了。

　　餐飲如此，內容、設計、游戲、教育，也是一樣。

　　大模型的盡頭是不是辣椒炒肉？

　　我將配一碗五常大米飯驗證。

　　撰文：莫莫莫甜甜

　　編輯：江江 & 面線

　　美編：素描

　　圖片、資料來源：

　　《灣區食韻繪新章——2025 年餐飲企業發展報告》畢馬威中國研究院

　　《爆款背后的秘密：瑞幸如何用AI重塑咖啡生意？》甲子光年

　　《FoodieQA:A Multimodal Dataset for Fine-Grained Understanding of Chinese Food Culture》

　　《報告：餐飲AI加速變革，驅動行業“智能”躍遷》新華網

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