內容推薦系統：網際網路人工智慧的潮流代表
然而，建立大型內容推薦系統並不是一件輕鬆的事情。在系統的服務能力、演算法的更新週期、互動和反饋的實時性方面，大型推薦系統都遭遇到一些獨特而有趣的挑戰。
當「大資料」遭遇「實時性」
鑑於推薦系統對提高使用者體驗的顯著作用，各家主要網際網路公司都投入巨資進行研究開發。伴隨著推薦系統的「軍備競賽」，一些幾年之前難以想象的怪獸級大型推薦系統被開發出來。這些系統具有龐大的規模，通常需要服務上千萬的活躍使用者、積累了pb級別海量使用者資料。如何將海量的使用者資料應用到實時的使用者互動中去以提高使用者體驗，成為了乙個技術難題。
思路創新：從推薦「系統」到可復用的推薦「引擎」
許多主流網際網路公司的推薦演算法的更新週期從1個月到3個月不等，相對於搜尋技術穩定的演算法框架，推薦系統具有明顯的演算法壽命縮短的跡象。其根本的原因在於推薦系統並不是基於相對靜態的內容資料，而是依賴動態的使用者內容互動來進行演算法**。不斷變化的使用者狀態和統計分布，導致不存在一種一統天下的推薦演算法「銀彈」。這種動態的特性將對推薦系統的靈活性和成本控制的要求提高到了前所未有的高度。
百度的「搜尋背後的人」的戰略
google中國這4 搜人 測試版 這樣，當你搜尋到乙個符合特定資訊的使用者後，可以通過這樣的個人門戶了解他 wiki，充分體現了 搜尋背後的人 的理念。其實類似的說法，謝文也曾經在7月份說過 1 2 社群搜尋，只有在社群中才能搜尋，如果是像某些門戶站點一樣做全網論壇搜尋，那不是社群搜尋！您要找的人...
百度AI開發者大會背後的故事
總的來講，美國高速公路交通安全域性 nhtsa 把自動化駕駛汽車分為 4 個級別 l0是純手工駕駛，不算 分別是 l1 輔助駕駛階段 l2 半無人駕駛階段 l3 高度無人駕駛階段和 l4 完全無人駕駛階段。而美國汽車工程師協會 sae 則把自動駕駛分成六級，從l0一直到l5，在l2 l3之間加了個 ...
引入百度，GOOGLE的搜尋引擎
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