"現(xiàn)在的推薦主要基于用戶行為數(shù)據(jù)，"我的mentor小劉解釋道，

"但對(duì)視頻內(nèi)容本身的理解還比較淺層。""那我們要怎么改進(jìn)？"我問(wèn)。

"通過(guò)分析視頻的字幕、標(biāo)題、評(píng)論等文本信息，提取更深層的語(yǔ)義特征。

"這個(gè)項(xiàng)目讓我第一次接觸到大規(guī)模的工業(yè)數(shù)據(jù)。抖音每天產(chǎn)生的視頻數(shù)量以千萬(wàn)計(jì)，

相應(yīng)的文本數(shù)據(jù)更是海量。如何處理這么大規(guī)模的數(shù)據(jù)？如何保證算法的實(shí)時(shí)性？

這些都是學(xué)校里接觸不到的實(shí)際問(wèn)題。"江峰，你先熟悉一下我們的數(shù)據(jù)處理框架，

"小劉給我布置任務(wù)，"然后嘗試設(shè)計(jì)一個(gè)文本特征提取模塊。"接下來(lái)的一周，

我沉浸在工程代碼中。

分布式計(jì)算、實(shí)時(shí)流處理、大規(guī)模模型訓(xùn)練...每一個(gè)技術(shù)棧都需要學(xué)習(xí)和掌握。

"這比學(xué)校的研究復(fù)雜多了，"我感嘆道。"是的，工業(yè)界的挑戰(zhàn)不僅僅是算法創(chuàng)新，

更多的是工程實(shí)現(xiàn)和系統(tǒng)優(yōu)化。"小劉說(shuō)。經(jīng)過(guò)兩周的努力，

我完成了文本特征提取模塊的設(shè)計(jì)。利用預(yù)訓(xùn)練的BERT模型，

對(duì)視頻相關(guān)文本進(jìn)行語(yǔ)義編碼，然后輸入到推薦系統(tǒng)中。"效果怎么樣？

"張亮博士關(guān)心地問(wèn)。"在離線測(cè)試中，推薦準(zhǔn)確率提升了3.2%，"我匯報(bào)道，

"但在線效果還需要進(jìn)一步驗(yàn)證。""3.2%的提升已經(jīng)很不錯(cuò)了，"他滿意地點(diǎn)頭，

"在推薦系統(tǒng)中，1%的提升都是很大的成就。"在線A/B測(cè)試的結(jié)果更加令人滿意。

用戶的點(diǎn)擊率、觀看時(shí)長(zhǎng)、互動(dòng)率都有顯著提升。"江峰，你的工作很有價(jià)值，

"小劉夸獎(jiǎng)道，"這個(gè)模塊已經(jīng)被采納，會(huì)應(yīng)用到正式的推薦系統(tǒng)中。

"能夠看到自己的算法影響數(shù)億用戶，這種成就感是在學(xué)校里體驗(yàn)不到的。

第二個(gè)項(xiàng)目更有挑戰(zhàn)性：開發(fā)一個(gè)AI寫作助手。

"現(xiàn)在很多內(nèi)容創(chuàng)作者都在使用AI工具輔助創(chuàng)作，"張亮博士解釋項(xiàng)目背景，

"我們希望開發(fā)一個(gè)更智能的寫作助手，能夠根據(jù)用戶需求生成高質(zhì)量的文本。

""具體要實(shí)現(xiàn)什么功能？"我問(wèn)。"多種...