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当然，我们要把内容创作和交流的效果提高，为每个人推荐他最喜欢的内容，这涉及到三个最核心的技术：  第一，理解人。我们要用机器学习技术去理解用户的兴趣爱好，他的年龄、性别，他过去读了哪些文章等等，把这些组合起来刻画出他的兴趣方面完整的画像。 第二，理解内容。内容不单单是图文，也可以是视频，内容的主题是什么?关键词是什么?热度是什么?这些会决定推荐质量的好坏。 第三，环境特征。在北京还是在上海还是在苏州，白天还是晚上，要因地制宜推荐不同的内容。 将这三方面结合，再利用机器学习的算法，就可以给每一位用户推荐他真正喜欢的内容。今日头条拥有海量的用户群体，为每个人都推荐他真正喜欢的内容，这离不开强大的计算能力。每天，我们的服务器会收到百亿次的请求，我们有 6 万余台服务器每时每刻都在计算每一位用户的每一次点击，我们每天处理的数据量超过 7.8PB，这些帮助我们更好地理解用户真正喜欢什么。 做好内容引擎有四个环节，包括内容的创作、内容的推荐以及围绕内容的讨论还有内容的审核。今天我会重点介绍内容的创作，我们如何应用 AI 技术帮助作者用户创作更好的内容。 首先是机器写作。为什么要研发写作机器人呢?这里有一幅图表，它画的是在我们的平台上发的文章被阅读的频次，以及不同频次所对应的文章数量。可以看到在双对数图上它是一条直线——这种规律被称为Power Law。大部分的文章阅读次数比较少，少量的文章被阅读的次数非常非常多。这是在社会学、自然科学和工程领域都非常常见的一个现象。  为什么要说这张图呢?我们发现文章创作需要投入不小的精力，但很多内容，阅读量非常少可能不会超过 1000 次，这样的内容投入产出效率可能比较低。我们认为如果这部分内容可以用机器创作的话，成本就会小很多。 我们从去年 6 月开始做了一个机器人 Xiaomingbot。一开始是做奥运会的赛事文章撰写。它包含三方面的输入——实时比分、实时图片数据，以及热门比赛的文字直播。我们的机器人将这三方面融合起来，最后生成对应的文章。 |
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