近日，谷歌正式上线基于Gemini大模型的Play Store应用评论优化功能，针对此前海量低质、重复、时效性差的用户评价完成智能筛选排序。目前该功能已覆盖全球27个国家和地区的安卓用户，官方数据显示优化后用户获取有效评价信息的效率提升了62%，将为超20亿月活的Play Store用户带来更精准的应用下载决策参考。
图源: 图像由AI生成经常使用安卓设备下载应用的用户大概率有过类似经历：想要判断一款陌生应用是否好用，翻了几十条评论，要么是刷出来的千篇一律好评，要么是3年前针对旧版本的闪退吐槽，真正对当下决策有用的信息不足10%。
作为全球最大的移动应用分发平台之一，Play Store目前上架应用总量超过350万款，每年新增用户评价超1000亿条，此前沿用了十余年的“热度+时间”排序规则早已无法适配海量信息的筛选需求，第三方调研显示，有超过71%的安卓用户曾因为误导性评论下载到不符合预期的应用。
本次评论体系优化的核心，是谷歌为垂直场景专门微调的**Gemini 1.5 Flash轻量化大模型**，相比通用大模型，它针对应用评价场景的识别准确率提升了47%，推理成本降低了80%，完全可以支撑Play Store的海量并发请求。
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