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    王巍:AI技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展 為社交媒體內(nèi)容推薦賦能 當(dāng)前獨(dú)家

    2023-04-22 06:19:51    來源:杭州網(wǎng)

    新華網(wǎng)南京4月21日電 2023中國網(wǎng)絡(luò)媒體論壇于4月20日至22日在南京舉行。21日上午,在“技術(shù)賦能·拓展融合發(fā)展新空間”平行論壇上,與會嘉賓展開深入討論,共話行業(yè)未來。

    微博COO、新浪移動CEO王巍在會上發(fā)表主旨演講。


    【資料圖】

    以下為部分演講實(shí)錄:

    尊敬的各位領(lǐng)導(dǎo),各位同仁,大家上午好。今天很高興能夠參加2023中國網(wǎng)絡(luò)媒體論壇。

    剛才聽到各位領(lǐng)導(dǎo)各位專家的發(fā)言,我也深有感觸。在今年的全國兩會上,“扎實(shí)推進(jìn)媒體深度融合”被首次寫入政府工作報(bào)告。作為媒體融合10年發(fā)展的親歷者,我有幸與新浪一同參與其中,并在實(shí)際業(yè)務(wù)中不斷拓展融合發(fā)展的新空間。

    接下來我想以微博為例,跟大家匯報(bào)一下全媒體時(shí)代新技術(shù)的發(fā)展,以及我們?nèi)绾卫肁I技術(shù)為微博賦能。

    人工智能的發(fā)展正在呈現(xiàn)這樣一個(gè)趨勢:數(shù)據(jù)的海量化和多模態(tài)化,模型的復(fù)雜化和通用化,以及算力的高效化和規(guī)模化。具體來講,我們看到最近的四個(gè)方向:一是數(shù)據(jù)的多模態(tài)融合;二是超大規(guī)模的圖計(jì)算;三是AI研發(fā)的“啞鈴模式”;四是模型從專業(yè)走向通用。

    微博也遵循這樣的趨勢,在業(yè)務(wù)中逐步采用了符合潮流的新技術(shù)。今天分享微博在內(nèi)容推薦方面的一些探索:

    微博的推薦系統(tǒng)整體來說分4個(gè)架構(gòu),內(nèi)容理解、用戶理解、內(nèi)容審核以及推薦系統(tǒng)。

    北京冬奧會期間,我們通過內(nèi)容理解和信息的檢索技術(shù),將谷愛玲奪金后的熱門子話題進(jìn)行分類召回,同時(shí)使用Bert的雙向編碼轉(zhuǎn)換器,深度模型來生成“內(nèi)容指紋”,對召回的圖像視頻也進(jìn)行關(guān)聯(lián),形成了像“谷愛凌”“自由式滑雪”“青蛙公主”“斯坦福學(xué)霸”“520餡餅”等多個(gè)涉及體育、教育、美食等方面的關(guān)鍵話題詞。

    除此以外,還有“我們要想要成為谷愛玲”“每天睡夠10個(gè)小時(shí)”“谷愛玲邊吃餡餅邊等分?jǐn)?shù)”等這樣的一些爆款題材。這些內(nèi)容經(jīng)過我們運(yùn)營人員的人工審核,這一步非常關(guān)鍵,審核以后去服務(wù)于熱點(diǎn)的聚合分發(fā)和推薦。

    除了對微博內(nèi)容的深入理解,還有一項(xiàng)很重要的工作就是內(nèi)容審核過濾的保障。為了進(jìn)一步貫徹落實(shí)“清朗”系列專項(xiàng)行動的要求,我們依托海量的微博內(nèi)容,自研了預(yù)訓(xùn)練模型,對站內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度情感分析,從而建立了包括粗俗冒犯、網(wǎng)暴預(yù)測等方面的識別能力,對可能遭受言論攻擊的用戶進(jìn)行提前保護(hù)。

    微博用戶理解方面,我們其實(shí)使用的是超大規(guī)模模型,用于更好理解用戶的閱讀興趣是什么。大家知道微博是一個(gè)社交媒體平臺,它其實(shí)是天然的社交網(wǎng)絡(luò)圖譜,所以把圖譜應(yīng)用在我們的超大規(guī)模模型上面是比較契合的。

    我們的用戶和博文作為超大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)圖形當(dāng)中的節(jié)點(diǎn),大概有10億規(guī)模,用戶和博文之間的關(guān)系、用戶和用戶之間的關(guān)系,建立一個(gè)百億規(guī)模的關(guān)系模型,就可以更好理解用戶的興趣。

    在理解了微博用戶的興趣和內(nèi)容后,我們就通過推薦系統(tǒng),將內(nèi)容高效地分發(fā)給對這個(gè)內(nèi)容感興趣的用戶。在這里我們采用的其實(shí)就是多場景的建模方式。我們把微博中大量的消費(fèi)場景融合在一個(gè)模型里面,通過網(wǎng)絡(luò)參數(shù)在場景中的共享,或者是場景自己獨(dú)有的網(wǎng)絡(luò)參數(shù),來體現(xiàn)不同場景之間模型的差異性。

    最后,我還想再補(bǔ)充說一下我們對于技術(shù)的態(tài)度。曾經(jīng)有人說過算法沒有價(jià)值觀,但是我們認(rèn)為算法價(jià)值觀體現(xiàn)的是背后掌握算法的人的價(jià)值觀,所以多年以來我們一直踐行這樣一個(gè)價(jià)值理念,用資深的運(yùn)營團(tuán)隊(duì)審核團(tuán)隊(duì)努力去訓(xùn)練AI,努力使我們的算法具有正確的價(jià)值觀。

    在深層次AI來臨的時(shí)代,我們也需要用人類反饋的增強(qiáng)學(xué)習(xí)這樣的監(jiān)督式學(xué)習(xí)來保證正確的價(jià)值觀。我們也相信這樣的價(jià)值理念能夠讓AI逐漸成為媒體發(fā)展的核心力量,為媒體融合拓展出新的空間,為社會創(chuàng)造更大的價(jià)值。

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