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输入浅层dnn模型，进行深度学习与重训，不断优化兴趣匹配权重。
——这样，就能实现两套技术的合二为一，落地全球第一版个性化短视频兴趣推荐算法。
——从而实现“千人千面”
的个性化內容推送。
丁明当时直接愣在原地，小手直打颤，眼神里满是难以置信，脑子里嗡嗡作响。
他从企鹅到字节，深耕算法七年，亲手参与今日头条资讯推荐算法的叠代。
他比谁都清楚，把图文推荐適配到短视频，最难的是创意，是第一个想到这个点子。
第二个，就是如何构建一套適用於短视频的全新特徵体系、內容理解、用户动態兴趣的实时建模。
夏伟直接给出一套端到端的工程技术方案，把每一步都想得明明白白，全是能直接落地的乾货。
虽然没有一行代码，但只需照做，一套粗糙的短视频兴趣推荐算法，便能落地。
这套方案，一旦落地运行，大概率是能碾压当下所有短视频平台的降维打击。
什么大手，什么美拍，什么秒拍，统统滚蛋。
他判断的没错，夏伟比他更清楚这套方案的妙处和威力，迫不及待地想看到它提前大半年上线的效果。
直接告诉他：
第一版不用尽善尽美，能用就行，先確保上线；
上线后再慢慢叠代优化。
算法需要大量用户数据做深度学习，数据越多，推荐越精准。
赶紧上线拿到大量用户数据，在使用中进化叠代。
丁明深以为然，言听计从；
带著两位新招的专家，天天加班到深夜，爭取早日上线全球第一版短视频推荐算法.......
经过2月底一波节奏极快的铺垫，再补充关键岗位后，公司框架搭建完毕;
各部门齐头並进，內容部门突飞猛进，算法研发进度飞快，產品也一天一个样。
进入三月份这大半个月：
星动娱乐那边，陈默团队紧锣密鼓按他给的计划修改“晃咖app”
，不日即將上线。
校园內容团队——內容一部，逐渐扩充到50人，入职一位內容策划，叫李淑仪，给张婷当副手。
提拔三个学生组长，引领整个团队日均產出400条短视频。
在学校创业孵化中心王老师的帮助下，学校迅速通过了夏伟的创业项目评审，特批120平共享办公空间。
办公地址位於学校1.5公里外的龙传文创园，有共享会议室，免租两年。
內容团队就在这里办公，二部也在，唯一的全职员工是范雪非。
阴差阳错之下，舍友陆梓承被调到內容二部当水军——哦，不，是运营。
他，还有另两位兼职学生，成立运营小组，他当组长。
三个人在围脖音乐区、豆瓣音乐区、企鹅音乐、知乎、贴吧这五个地方，註册了100个帐號。
搞风搞雨，呼风唤雨，引导音乐爱好者去欣赏《跳楼机》和《野狼disco》。
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