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2.在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启".
3.打开工具.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了)
4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口)
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3、安全保障，使用这款软件的用户可以非常安心，绝对没有被封的危险存在。
4、快速稳定，使用这款软件的用户肯定是土豪。安卓定制版，苹果定制版，一年不闪退 3月13日，货拉拉发布《货拉拉关于推动算法公开透明、向上向善机制的公告》（以下简称《公告》），对外公布了算法向善委员会名单，由货拉拉创始人、CEO周胜馥担任委员会主任，并首次向社会公开其核心算法规则及算法优化机制。
货拉拉成为货运行业内首个公开算法的货运平台，也说明数字货运行业伴随算法透明化的进程，逐步实现从粗放扩张模式向构建社会价值导向的可持续发展模式转型。
让冰冷算法拥有人性温度
那么算法究竟是如何“向善”的？又将如何改变司机和用户的日常体验？
对于货运平台而言，分播单机制是车货匹配的核心算法，也是平台货车司机接单的决定性因素。
基于“先到先得，就近匹配”的主要原则，货拉拉按照订单起点“由近及远”的顺序向附近司机推送订单信息，由司机决定是否抢单，并按照“距离订单起点最近者中单”的规则确定中单司机，该类订单占平台订单总量的90%以上。
长期以来，实际到手的收入是货车司机们最关心的事情。去年，货拉拉主动调整了平台的算法规则，以降低抽佣和增加订单费用两种手段“双管齐下”。
2023-2024年，货拉拉为促进订单成交补贴司机达2亿元，去年该平台采用自动降抽佣算法，根据订单供需情况、订单等待时长等模型确定实时降抽佣幅度，提高司机收入。
过去，算法“黑箱”导致用户对平台的不信任，尤其是“大数据杀熟”和定价歧视问题。货拉拉承诺，平台定价不做任何数据优势“杀熟”算法，在同一时间的同一起终点线路，确保任何个人用户价格一致。
中国物流与采购联合会研究室副主任杨达卿表示，物流平台企业积极推进算法透明化，一是推进良性运作，维护货车司机权益，维护生态的一个合理有序；二个是推进良心运作，避免杀熟，维护用户公平，这也展现了平台向善的社会价值观和技术伦理。
算法透明化浪潮势不可挡
如今，算法的运用已日益广泛，渗透于电子商务、新闻推送、搜索引擎、信用贷款、保险、医疗、社会治安等各个场景中。但算法天然地躲在“黑箱”里，其复杂性和不透明性，已经带来了诸多问题。
“平台如何分单？司机如何中单？什么时候会有补贴？”这些问题常常挂在司机和货主的嘴边。部分司机由于对订单分配逻辑、抽佣比例、补贴规则等缺乏知情权，进而对公平性产生疑虑，甚至怀疑平台可能存在隐藏的优先级规则，自己正在被算法“歧视”。
货拉拉此次公开其核心算法规则，直面行业痛点，以“破冰者”姿态推动平台与司机间的信任重构。
国家市场监督管理总局局长罗文在2025年两会期间强调，将加强平台算法透明度监管，推动算法规则优化。货拉拉的响应恰逢其时，与政策导向形成共振。
货拉拉公开算法并非孤例。年前，美团宣布将采取八项措施，以保障算法导向正确。今年三月初，中国新就业形态研究中心和饿了么联合成立即时配送算法专家委员会，促进平台与骑手之间的良性互动。
这种集体转向表明，算法公开正从企业自律升级为行业共识，驱动平台经济从“效率至上”转向“价值优先”。
从“算法黑箱”迈向“阳光治理”
除了公开其核心算法规则及算法优化机制，货拉拉还公布了算法向善委员会名单，其中创始人、CEO周胜馥担任委员会主任，其他委员也均为货拉拉核心高管，包括联合创始人、COO谭稳宝，CTO张浩，CSO陈宇以及运力副总裁尹兵兵。算法向善委员会每月召开会议，审视平台算法与规则，并将阶段性成果向社会定期公布。
此外，平台每月汇总来自司机日常恳谈会、客服热线、司机社区等途径对算法的意见，并将定期邀请平台用户、司机、政府和机构专家，组织专场算法协商恳谈会，认真倾听、收集对平台算法规则的改善建议，推动改进优化。
推进算法透明化是一场“持久战”，未来平台型企业还会面临着很多新的挑战，例如，如何平衡商业机密与公众知情权？如何确保算法迭代中不产生新偏见？这些问题考验着平台的长期定力。
现实中，平台算法透明化的推进需要构建多方协作机制，既要平台企业在智能工具研发领域持续突破，更需要配套法律体系的健全构建、监管框架的优化升级，以及社会多元主体的协同参与。但是，货拉拉迈出了货运平台的第一步，而且是重要的一步。
算法不仅可以追求效率，更应承载公平与温度。这场“阳光革命”刚刚开始，其意义远超货运行业本身——它为社会提供了“科技向善”的范本，也为数字时代的企业责任写下新注脚。
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对于货运平台而言，分播单机制是车货匹配的核心算法，也是平台货车司机接单的决定性因素。
基于“先到先得，就近匹配”的主要原则，货拉拉按照订单起点“由近及远”的顺序向附近司机推送订单信息，由司机决定是否抢单，并按照“距离订单起点最近者中单”的规则确定中单司机，该类订单占平台订单总量的90%以上。
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如今，算法的运用已日益广泛，渗透于电子商务、新闻推送、搜索引擎、信用贷款、保险、医疗、社会治安等各个场景中。但算法天然地躲在“黑箱”里，其复杂性和不透明性，已经带来了诸多问题。
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