第1212章 W＋Deep＋X还能用到短视频领域？
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一墙之隔的主卧。
不对，隔着客厅的主卧内，蒋玉宁几次想给王卓发条微信，但每次拿起手机，片刻后又悄然放下。
这个时候他应该在陪瑶瑶吧？
今天在阳台，她几乎可以确定老蒋是发现了藏了在花盆里的烟头了。
只不过为什么没有质问自己？
是猜到这是王卓留下来的吗？
蒋玉宁仔细回忆了一遍老蒋晚上的神情以及老妈今天的不对劲，答案似乎没有悬念了。
他们应该是知道了。
但他们并没有询问。
或许是想等自己主动开口吧？
既然发现了家里有那么多烟头了，这代表了什么，他们应该是知道的。
这也能忍住不问？
翌日，王卓将周瑶送到了基金大厦后，便直接参加了头条科技的高层会议。
主要聊的还是抖音的上线问题。
“企鹅那边大概会在下周官宣对微视的降级处理”
“已经确定了？”
张明有些兴奋的问道。
要知道头条短视频活生生被王总压了两年。
虽然这两年有网络原因，也有智能手机用户规模不大的限制，但一款在2013年就立项，去年就开发出了多个版本的应用一直被压制着不让发布。
这不仅仅是对头条科技的不信任，其实对开发团队的打击也很大。
“嗯”
王卓笑着点了点头。
“据我了解到的消息就是微视大概率会并入企鹅视频，另外产品总经理已经提交了离职申请，其余管理层也会进行内部转岗”
“那我们抖音是不是可以发布了？”
张明继续问道。
“原则上是没有问题，但时机成熟，不代表就会一炮而红”
王卓回道。
“而且有一点我还是要提醒一下你们”
张明、梁波连忙打起了精神。
“之前我跟你们说过短视频是可以在社交领域与微信一较高下，但这种社交并非是直接竞争，而是针对用户时间的争夺”
“这就意味着等企鹅察觉到抖音有威胁时，我们的用户体量已经上来了，所以现在我们的竞争对手不是企鹅，而是其他短视频应用”
“我用过美拍、秒拍以及快手”
“美拍的算法推荐应该是人工编辑为主导，秒拍则是走粉丝经济，社交属性大于智能推荐”
“唯一与智能推荐沾边的就是快手了”
“快手我也下载了，他们的算法模式采取基础协同过滤，基于互动数据推荐，依旧属于用户找内容的模式”
梁波见王总停顿了片刻，赶忙解释道。
“我也发现了这个规律”
王卓微微颔首。
“快手的打开页面是双列展示，这点对于新手来说，不是很友好，至少我体验了抖音，再打开快手是不习惯的”
“他们采取双列主要原因可能还是补齐算法推荐的短板”
张明沉吟片刻给出了自己的猜测。
“双列展示可以给予用户更大选择权，比如寻找一些感兴趣的内容，就跟梁总总结的那样，他们的模式是‘用户寻找内容’，而非我们抖音的‘内容寻找用户’”
“技术方面的东西我没你们懂，但快手可能会是抖音面世后的第一个劲敌”
王卓笑着点燃了一颗香烟，说道。
“毕竟用户究竟是喜欢自己寻找内容，还是希望平台主动将他们感兴趣的内容推荐给他们？这点，需要实验，短视频不同于资讯领域，如果采用资讯领域的经验去运营抖音，或许我们会走上一段时间的弯路”
“嗯嗯，这个我明白”
张明点头应道。
“对了，你们也可以等课程表的首款AI产品面世，张江那边做出了一款AI产品，我觉得可能对抖音的算法有点启发””
王卓突然想到了研究院推出的w＋deep＋x模型。
“哪方面的产品？”
张明问道。
“将在线翻译、线上问答以及文献整理等功能集齐在一款产品上的AI应用”
“嗯？LStm框架？”
“差不多吧”
说着，王卓将这款产品的大致功能进行了一番介绍。
当然了，这是基于他浅薄的技术知识的介绍。
同时他也将自己心中的猜想说了出来。
原因就是这套模型既然可以实现三条任务的运用，那有没有可能在算法上基于用户兴趣作出推荐呢？
比如w记录用户基础特征，记忆用户明确行为偏好，将用户的兴趣爱好存入w数据库，保证推荐不出错。
而deep则可以泛化挖掘潜在兴趣，通过深度神经网络学习，实现举一反三，比如你喜欢足球，那deep是可以可以考虑在推荐足球内容给你的同时，再给你推荐一点篮球、橄榄球内容？
至于x就是根据前面的推荐继续优化或者根据实时反馈进行优化。
反正大概意思就是那么个意思。
张明听完王总的分析，眉头微微皱起。
他可不是技术白痴，他自然能明白这套技术模型的应用方向。
用在抖音上可不可行？
自然是可行。
前面的w＋deep跟大老板的猜测差不多，确实可以在短视频领域承担兴趣记录以及举一反三的深度思考功能。
但仅仅只有这两个功能是不够的。
w负责搭建兴趣爱好，比如快手现在的算法推荐大概率就是基于w研发出来的，虽然属于算法推荐，但他们的算法推荐主要依赖统计机器，所以他们需要双列展示。
而deep的深度学习则可根据用户的兴趣库延伸出其他，比如将相似的运动，相似的乐器、甚至相似的视频内容推荐给用户。
如果仅仅只有这两项，或许快手可以快速跟上。
但如果后面的x是头条视频的核心算法呢？
比如实时推荐算法？
那快手这些竞品还能跟进吗？
既然课程表的在线翻译可以叠加多线任务，那抖音肯定也可以。
比如在添加了实时推荐算法后，可以不可以再运营一个多目标优化？
把用户的点赞、评论、停留时间、转发、完播率等核心指标作为一个优化推荐补充？
张明觉得是可以的。
这样一来，既可以避免单一的唯数据论，还可以通过用户在没有互动的前提下，统计出其对哪类视频停留的时间较长。
这对于头条科技的算法绝对算得上是一次系统性的优化。
“王总，我们可以去张江看看产品吗？”
“对头条有用？”
王卓问道。
“有用，有大用”
张明点头道。
“你们随时都可以去看看，但这套技术路径验证没有问题后是会开源的，你们心里要有数”
王卓沉思了一会，再次开口道。
“明白”
两人闻言，重重的点了点头。
一墙之隔的主卧。
不对，隔着客厅的主卧内，蒋玉宁几次想给王卓发条微信，但每次拿起手机，片刻后又悄然放下。
这个时候他应该在陪瑶瑶吧？
今天在阳台，她几乎可以确定老蒋是发现了藏了在花盆里的烟头了。
只不过为什么没有质问自己？
是猜到这是王卓留下来的吗？
蒋玉宁仔细回忆了一遍老蒋晚上的神情以及老妈今天的不对劲，答案似乎没有悬念了。
他们应该是知道了。
但他们并没有询问。
或许是想等自己主动开口吧？
既然发现了家里有那么多烟头了，这代表了什么，他们应该是知道的。
这也能忍住不问？
翌日，王卓将周瑶送到了基金大厦后，便直接参加了头条科技的高层会议。
主要聊的还是抖音的上线问题。
“企鹅那边大概会在下周官宣对微视的降级处理”
“已经确定了？”
张明有些兴奋的问道。
要知道头条短视频活生生被王总压了两年。
虽然这两年有网络原因，也有智能手机用户规模不大的限制，但一款在2013年就立项，去年就开发出了多个版本的应用一直被压制着不让发布。
这不仅仅是对头条科技的不信任，其实对开发团队的打击也很大。
“嗯”
王卓笑着点了点头。
“据我了解到的消息就是微视大概率会并入企鹅视频，另外产品总经理已经提交了离职申请，其余管理层也会进行内部转岗”
“那我们抖音是不是可以发布了？”
张明继续问道。
“原则上是没有问题，但时机成熟，不代表就会一炮而红”
王卓回道。
“而且有一点我还是要提醒一下你们”
张明、梁波连忙打起了精神。
“之前我跟你们说过短视频是可以在社交领域与微信一较高下，但这种社交并非是直接竞争，而是针对用户时间的争夺”
“这就意味着等企鹅察觉到抖音有威胁时，我们的用户体量已经上来了，所以现在我们的竞争对手不是企鹅，而是其他短视频应用”
“我用过美拍、秒拍以及快手”
“美拍的算法推荐应该是人工编辑为主导，秒拍则是走粉丝经济，社交属性大于智能推荐”
“唯一与智能推荐沾边的就是快手了”
“快手我也下载了，他们的算法模式采取基础协同过滤，基于互动数据推荐，依旧属于用户找内容的模式”
梁波见王总停顿了片刻，赶忙解释道。
“我也发现了这个规律”
王卓微微颔首。
“快手的打开页面是双列展示，这点对于新手来说，不是很友好，至少我体验了抖音，再打开快手是不习惯的”
“他们采取双列主要原因可能还是补齐算法推荐的短板”
张明沉吟片刻给出了自己的猜测。
“双列展示可以给予用户更大选择权，比如寻找一些感兴趣的内容，就跟梁总总结的那样，他们的模式是‘用户寻找内容’，而非我们抖音的‘内容寻找用户’”
“技术方面的东西我没你们懂，但快手可能会是抖音面世后的第一个劲敌”
王卓笑着点燃了一颗香烟，说道。
“毕竟用户究竟是喜欢自己寻找内容，还是希望平台主动将他们感兴趣的内容推荐给他们？这点，需要实验，短视频不同于资讯领域，如果采用资讯领域的经验去运营抖音，或许我们会走上一段时间的弯路”
“嗯嗯，这个我明白”
张明点头应道。
“对了，你们也可以等课程表的首款AI产品面世，张江那边做出了一款AI产品，我觉得可能对抖音的算法有点启发””
王卓突然想到了研究院推出的w＋deep＋x模型。
“哪方面的产品？”
张明问道。
“将在线翻译、线上问答以及文献整理等功能集齐在一款产品上的AI应用”
“嗯？LStm框架？”
“差不多吧”
说着，王卓将这款产品的大致功能进行了一番介绍。
当然了，这是基于他浅薄的技术知识的介绍。
同时他也将自己心中的猜想说了出来。
原因就是这套模型既然可以实现三条任务的运用，那有没有可能在算法上基于用户兴趣作出推荐呢？
比如w记录用户基础特征，记忆用户明确行为偏好，将用户的兴趣爱好存入w数据库，保证推荐不出错。
而deep则可以泛化挖掘潜在兴趣，通过深度神经网络学习，实现举一反三，比如你喜欢足球，那deep是可以可以考虑在推荐足球内容给你的同时，再给你推荐一点篮球、橄榄球内容？
至于x就是根据前面的推荐继续优化或者根据实时反馈进行优化。
反正大概意思就是那么个意思。
张明听完王总的分析，眉头微微皱起。
他可不是技术白痴，他自然能明白这套技术模型的应用方向。
用在抖音上可不可行？
自然是可行。
前面的w＋deep跟大老板的猜测差不多，确实可以在短视频领域承担兴趣记录以及举一反三的深度思考功能。
但仅仅只有这两个功能是不够的。
w负责搭建兴趣爱好，比如快手现在的算法推荐大概率就是基于w研发出来的，虽然属于算法推荐，但他们的算法推荐主要依赖统计机器，所以他们需要双列展示。
而deep的深度学习则可根据用户的兴趣库延伸出其他，比如将相似的运动，相似的乐器、甚至相似的视频内容推荐给用户。
如果仅仅只有这两项，或许快手可以快速跟上。
但如果后面的x是头条视频的核心算法呢？
比如实时推荐算法？
那快手这些竞品还能跟进吗？
既然课程表的在线翻译可以叠加多线任务，那抖音肯定也可以。
比如在添加了实时推荐算法后，可以不可以再运营一个多目标优化？
把用户的点赞、评论、停留时间、转发、完播率等核心指标作为一个优化推荐补充？
张明觉得是可以的。
这样一来，既可以避免单一的唯数据论，还可以通过用户在没有互动的前提下，统计出其对哪类视频停留的时间较长。
这对于头条科技的算法绝对算得上是一次系统性的优化。
“王总，我们可以去张江看看产品吗？”
“对头条有用？”
王卓问道。
“有用，有大用”
张明点头道。
“你们随时都可以去看看，但这套技术路径验证没有问题后是会开源的，你们心里要有数”
王卓沉思了一会，再次开口道。
“明白”
两人闻言，重重的点了点头。