大模型的尽头，怎么是费大厨辣椒炒肉？

　　大模型的尽头是什么，你不用告诉我。

　　我自己会去隆江猪脚饭看。

　　最近，世超在社交媒体刷到了不少 “ 大模型算法面经 ” 帖。

　　分享面试经验，这事儿自古有之。但要在麦当劳考察大模型优化点餐推荐策略，这。。。对吗？

　　来源：小红书 @他的南京吃喝指南

　　去雪王面试，要设计糖分注意力机制。被魏家凉皮拒的原因，是对三秦套餐的底层理解过于纸上谈兵。。。

　　还有人说，“ 我本来以为大模型算法岗的尽头是 OpenAI、DeepMind、字节阿里，直到我收到了 —— 费大厨辣椒炒肉：大模型算法工程师（后训练方向）面试邀请。”

　　来源：小红书 @开发者猫叔

　　本来世超也以为这不过是大伙儿在搞抽象，结果我一查，抽象来源于生活啊。

　　原以为哪怕各行各业都被 AI 颠覆，餐饮业也会是最后一片净土。没想到干饭人的世界，早就被入侵了。

　　世超去招聘软件逛了一圈，发现不少大伙儿耳熟能详的餐饮企业确实正在加码 AI。海底捞、瑞幸、喜茶，甚至和府捞面等等。。。都在招 AI 工程师。

　　再看看岗位要求，一点不比正经 AI 公司水。会设计训练模型、开发 Agent 是基操，最好还懂点公司业务，能让 AI 和业务无缝对接，这招个 CTO 也不过如此。

　　而从一些真实面经分享也看得出来，考题相当专业，从 leetcode 八股到项目实操，全都向 AI 最前沿看齐。

　　来源：小红书 @界界界钟会

　　所以一帮厨子搞出来的科技与狠活儿，到底能干啥呢？

　　世超仔细研究了一下，你还真别说，餐饮业，尤其是连锁餐饮，和 AI 堪称绝配。

　　可以说，AI 正在把餐饮这门长期靠经验判断的生意，慢慢变成一门可以被计算、预测、复制的算法生意。

　　事实上，在大模型泛滥以前，一些传统的 AI 算法也在餐饮界起过重要的作用。

　　比如早在 2023 年，达美乐英国和爱尔兰门店，就用上了微软的 Dynamics 365 AI 需求预测系统。

　　在过去，他们想预测每个门店该进多少货，每款销量多少，得靠一小队经验丰富的规划师手搓表格。每个供应商，每种原料都要单独算，数据散在不同 Excel 里，一套流程跑下来又慢又容易出错。

　　而靠 AI 把天气、体育赛事、历史销量等等数据全放进去，他们发现 AI 不止能自动识别人发现不了的趋势，预测效率提升了几十倍，准确率也提升了 72%。

　　所以，用 AI 降本增效，其实是餐饮业早就尝过的甜头。让 AI 参与餐饮经营，似乎是一步好棋。

　　不过，好奇的世超又在差评的 AI 行业群咨询了一下群友们，却发现在大模型时代，餐饮界搞 AI 没那么纯粹了。

　　当然，咱不能一竿子误伤那些老老实实搞 AI 的餐饮企业。有些餐饮落地 AI 的思路确实很清晰，已经真正参与到日常经营起作用了。

　　对味一点的，比如把过往的经营数据喂给 AI 模型，利用它的时序预测特性，就能实现供应链的优化，管理后厨，减少食材浪费，或者无货可卖的现象。

　　又或是利用 AI 的视觉，搭配监控系统自动实现门店的管理巡检，能大幅节约人力和时间成本。

　　甚至有开源项目的核心贡献者，还是海底捞的技术专家。。。

　　但也有挺多那种，大家一眼就看出是老板在无脑跟风 all in AI，连具体业务也没有，就为了在资本市场好画饼讲故事的。

　　有差友表示，他就面试过餐饮行业的 Agent 开发，主要做的是内部用的常规知识库、自动化测试、智能客服之类的。感觉没啥技术含量不说，似乎这些问题也不用自己开发，用一些现有的智能办公软件就能解决。

　　总之，“ 我不知道 AI 能干啥，但是我得有，免得不知不觉就成诺基亚了。”

　　而当餐饮行业在 AI 的洪流里冲的晕头转向，开始用 AI 向老本行发起挑战，研究配方学做菜的时候，这事儿就更微妙了。。。

　　因为到了这一步，餐饮希望 AI 研究的，就不只是怎么卖饭，而是怎么做出一款更容易被大家买单的饭。

　　去年五月，一家知名饮品公司的技术总监曾在采访中表示，“ 我们将口味、原料全部数字化，量化跟踪行业饮品的流行趋势，基于这些数据组合出无数种产品可能，判断哪些适合研发上新、测试验证，进而保证持续推出优质新品。”

　　不少餐饮公司，都在试图用 AI 大数据解析大众的口味，开发出针对人群喜好，更可能畅销的菜品。

　　全球知名会计师事务所毕马威，也在《 2025 年餐饮企业发展报告 》中写到，AI 大模型，正在为企业提供菜品创新方向的建议，模拟食材搭配，优化菜品配方。

　　但我觉得，想让大模型带来商业成功很合理，让它理解人类的口味，没那么简单。

　　这事儿不用世超多说，吃过豆包饭的人都知道。

　　来源：小红书 @米橙日记

　　从更科学严谨的角度，还有人研究过大模型能不能理解中国的饮食文化。最后得出的结论是，大模型懂做饭，却不懂美味。

　　研究显示，几乎所有的模型在烹饪技巧和菜谱方面都是专家，但在回答一道菜品的味道口感时，表现一个比一个差。

　　所以，也许大模型在餐饮扎根越深，吃这件事就会越无聊。因为它能做到的，只是通过配料比例的分析，源源不断地端出不出挑，但也绝对不难吃的平均标准化快餐。

　　AI 能通过市场分析，精密计算出一个个爆款产品。可爆款的背后，也是口味的终极同质化。

　　比如前阵子，编辑部出现了一箱奶，姜葱白切鸡味。

　　抱着猎奇的心态，世超也尝了口，喝完有点想 yue。

　　但看着群里大伙儿互相伤害，世超一边想 yue，一边想笑。

　　带它来办公室的同事固然其心可诛，但我能肯定，如果只让 AI 按销量，按复购，按大众口味去计算，它大概永远不会主动生产一款姜葱白切鸡味的牛奶。

　　总的来说，AI 搞产业升级一定是大势所趋，并不是什么坏事。只不过世超也真心希望，当各行各业都开始用 AI 的时候，都 real 一点，别把那点有意思的人味儿也优化没了。

　　餐饮如此，内容、设计、游戏、教育，也是一样。

　　大模型的尽头是不是辣椒炒肉？

　　我将配一碗五常大米饭验证。

　　撰文：莫莫莫甜甜

　　编辑：江江 & 面线

　　美编：素描

　　图片、资料来源：

　　《湾区食韵绘新章——2025 年餐饮企业发展报告》毕马威中国研究院

　　《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》

　　《报告：餐饮AI加速变革，驱动行业“智能”跃迁》新华网

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