随着TikTok在美国经历短暂停服风波，大量海外用户涌入小红书，语言不通成为首要难题。然而，小红书迅速上线的翻译功能不仅解决了语言障碍，还意外展现出强大的AI能力，甚至能够翻译网络俚语、颜文字和摩斯密码。这一功能背后隐藏着怎样的技术秘密？小红书的AI布局又将如何影响其未来发展？

由于美官方禁令，TikTok公司（下称TT）于当地时间2025年1月18日中午停止在美服务，于1月19日中午恢复服务。

在停服时间前后，大量“TikTok难民”涌入“平替”小红书。而未大力增长海外业务的小红书，在面临海内外共用服务器对现有社区的一次冲击，采取了诸多方式迎接挑战，包括本文主要探讨议题——5天迅速上线的“翻译”功能。

1月16日左右，TT停服的风声传遍全美，继而“爆发”了TikTok难民事件，大量美国人涌入小红书。

首当其冲的是最严峻的问题，新来的用户与社区本土语言难以互通。在众多呼声中，小红书在1月19日左右上线了翻译功能。

起初，大家预期只是简单的语言翻译功能，可以一键将中文与所设置的系统语言互译。

有道词典以为小红书只是接了翻译接口，而自己作为“翻译专家”却无人问津

慢慢地，大量网民发现这不是简单的翻译，一些新潮的网络俚语和其他字符也可以被翻译出来。

1、网络俚语

2、颜文字

3、摩斯密码

看起来，这不是普通的翻译可以做到的，如果是一个纯翻译的功能，为了追求准确性和严谨性，对应的固定匹配结果一定是相对生硬的，而非这么有“互联网味儿”。

这是怎么回事呢？

很快，有网友通过一些“奇特代码”，发现了背后的“秘密”。

输入一些特定格式的内容时，竟然可以发出“指令”信息，甚至“钓”出了背后的大佬。

“翻译”供出来了自己接入了大语言模型（GPT-4，是否为真有待商榷），这也解释了为什么前面五花八门的内容，都能翻到大伙的心趴上。

基于这个现象，我个人推测，小红书在调用大模型时，提前预设了类似“翻译用户的输入”的prompt，并把评论内容作为大模型的input；但是没想到的是（或没来得及优化），由于模型的不稳定，指令遵循能力不够强，用户内容中有明显分隔文案（图中为“after that”）后的剩余内容被作为指令执行，忽略了“翻译”的期望方向。

另外，还有一个有趣的现象，以prompt的内容，问出相同的问题，大模型又声称自己是【智谱清言（ChatGLM）】。

经过评论区多种prompt测试，最终只出现过这两种结果：【GPT-4】和【智谱清言】。基于以下几点原因：

1. 政治层面，较为主流的社交软接入国外API会涉及到信息安全问题；
2. 性能方面，GPT-4训练的中文语料很少，难以达到目前小红书里呈现出的翻译性能；
3. 权限方面，GPT-4的公司OpenAI在去年7月切断了非支持国家的API服务，其中支持国家不包括中国内地、中国香港和澳门。

因此，最终猜测接入的是智谱清言大模型。

而出现GPT大概率是由于智谱清言是基于GPT大模型微调，大量使用了GPT语料库，以致于在模型蒸馏后产生了幻觉。

回归到产品分析上，从产品功能定位看，小红书的翻译注定不能和有道词典有相同的定位。

从使用场景上看，在互联网交流中，俚语是构成互联网沟通的主要元素之一。

可以观察发现，在这场TT难民迁移活动中，很多美国用户热衷于用“NB”、”666″、“cpdd”等有中国特色的俚语对帖子进行评价，并以此作为主要融入方式。

大语言模型的接入自然而然有了先决条件：既符合了“翻译”语言的定位，经过国内互联网语料信息训练后的模型，也符合了“融入文化”的定位：

• 对于美国人，在极大地降低了APP使用门槛的同时，也发现了这个平台和TikTok对于不同社交需求的满足点；
• 对于小红书上的“原住民”，在好奇、自豪等等兴奋状态下，强化了AI提高APP体验的实际感受。

这也让小红书在TikTok短短停服的几天内，在巧妙接住泼天流量的同时，也为AI的应用落地探索迈出了重要的一步。