六大主题报告，四大技术专题，AI开发者大会首日精华内容全回顾(14)_图1

快手科技推荐架构负责人任恺

他分享了短视频推荐系统架构设计与前沿技术中的探索。今年6月，快手日活突破了2亿，对推荐系统提出巨大挑战。快手采用四种手段对整个推荐系统进行优化。第一，采用多阶段的排序方式优化排序；第二，快手通过计算存储分离的形式提高拓展性，逐步对推荐系统各个服务进行拆分，使得每个服务单独进行扩展；第三，数据和模型实时化，把数据和模型的时效性推到极致，有效将最新最热的视频推荐给用户；第四，软件和硬件结合，异构计算与异构存储提升单机性能，在硬件发展中挖掘到新的性能，构建出更强大的推荐服务。

华为诺亚方舟实验室推荐与搜索项目组资深研究员唐睿明

他介绍了华为诺亚方舟实验室在深度学习、强化学习与 AutoML 结合上的最新进展，如聚焦在建模特征之间相互关系的PIN模型，交互特征自动化探索 AutoGroup，正在计划进行的 AutoML 工作等。在他看来，深度学习算法将成为业界主流，平台+算力+算法+数据是深度学习推荐系统能力的核心竞争力。

京东集团高级总监殷大伟