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烧掉 138 亿 Token,五个大模型给 32 万本书重新打了一遍标签

2026年10月14日

在豆瓣搜「思维」标签,评价过千的书里排第一的是《孙子兵法》。

《置身事内》有 11 万人评价,却一个豆瓣标签都没有,按任何标签都筛不出来。

这两件事,是我做这次改造的起点:用五个大模型,把豆瓣上所有有评分的 32 万本书逐本读了一遍,按同一套标准重新打标签。

先看结果。同一个「#思维」,两套标签筛出来的是两个世界:

豆瓣标签出了什么问题

豆瓣标签是读者收藏一本书时随手填的,攒了这么多年,有 50 万个。它帮过很多人找书,但想按主题找书,会撞上三个问题。

第一,它记的常常是书架,不是书。 有 3,251 本书被打了「已购」,2,976 本打了「图书馆」,还有「想读」「2019」「电子书」。

第二,同一个意思有好几种写法。 「心理学」至少有五种:心理学、心理、psychology、Psychology、心理學。按哪个搜,都会漏掉另外几个。

带「历史」标签的书,第一名是《红楼梦》;带「成长」的,第一名是《哈利·波特》。读者这么标都有自己的道理,可你想找的并不是这些书。

第三个问题最要命:新书没有标签了。

2010 年以前出版的书几乎都有标签。之后逐年变少,2019 年出版的书只有 17% 还有标签,2020 年以后断崖式下跌。豆瓣上有评分、2020 年后出版的 53,301 本书里,52,486 本(98%)一个豆瓣标签都没有。

《置身事内》《我在北京送快递》《长安的荔枝》,这些近几年的好书,在豆瓣标签里是隐形的。

这次怎么做的

我调动了 Claude、DeepSeek、通义千问等五个顶级大模型,前后累计消耗约 138 亿 Token,让它们像图书编目员一样,把 32 万本书逐本读一遍:读简介、参考读者的标签和书单,再按同一套标准下判断。多个模型交叉判定,意见一致才算数。

每本书最后有四层标签:主题(22 个大类、194 个小类)、形式(长篇小说、通俗读物、学术专著、古籍原典……)、受众(大众、入门、进阶、专业研究、少儿)、关键词(全库归并成 1.7 万多个规范词)。

拿《置身事内》看:

准不准,靠考试

模型说自己准不算数。我人工标注了 500 本书作标准答案,上线前定了硬门槛,不达标不上线。在其中无偏抽样的 400 本上:

效果:同一个词,两个世界

还是搜「思维」,评价过千:

排名 豆瓣标签(362 本) AI 标签(86 本)
1 孙子兵法 经济学的思维方式
2 大问题 思辨力 35 讲
3 改变心理学的 40 项研究 批判性思维工具
4 为什么学生不喜欢上学? 思辨与立场
5 人类简史 好好思考

AI 标签少了 276 本,因为它只收真正讲「思维方法」的书。

《孙子兵法》也没被冷落,它去了该去的地方:政治与军事 › 兵法与军事理论。

怎么用

搜索框下面多了一个开关:标签:AI | 豆瓣,默认是 AI。

  • 搜 #认知科学、#土地财政、#历史小说 这样的词,按 AI 关键词和分类匹配
  • 不加 # 直接搜也会用上 AI 标签:搜「土地财政」,以前只能搜到书名里带这四个字的 7 本,现在是 22 本,包括《置身事内》
  • 筛选里可以按主题、形式、受众组合筛,比如「心理学 + 通俗读物 + 入门」
  • 切到「豆瓣」,就是原来按读者标签搜的结果

同一个词两边各搜一遍,差别一眼就能看出来。

在万书挑一里试试 #思维

接下来

  • 冷门书也覆盖了:豆瓣上只要有评分(10 人以上评价)的书都已处理,冷门好书也能按 AI 标签找到
  • 复核意见不一致的书:约 11% 的书两个模型对主题大类意见不同,比如《碳水的胜利》算历史还是饮食,后续会请更强的模型再投一票
  • 每本书的详情页都有「这本书不该在这里?」按钮,发现分错了点一下告诉我,我会定期修正

豆瓣标签记录的是「读者怎么看这本书」,这个价值 AI 替代不了,所以我把它保留在开关的另一边。AI 标签做的是另一件事:按统一的标准,告诉你这本书讲的是什么。

这个站是我一个人自费做的,不接广告,数据每天更新,承诺至少运营到 2027 年 12 月。分类哪里不对,欢迎在评论区告诉我。


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