{"type":"rich","version":"1.0","provider_name":"Transistor","provider_url":"https://transistor.fm","author_name":"课代表立正","title":"E10. 人工智能@互联网大厂 - 下 ｜ 现状与边界","html":"<iframe width=\"100%\" height=\"180\" frameborder=\"no\" scrolling=\"no\" seamless src=\"https://share.transistor.fm/e/c4794c34\"></iframe>","width":"100%","height":180,"duration":2081,"description":"本期视频邀请了亚马逊应用科学家，Copper同学，来为我们讲解人工智能在互联网大厂的应用。 视频分上下两期，\n\n下期讲解了人工智能尤其是深度学习在互联网大厂中的应用。卢蔚和我把这些应用分成了三类，第一类是已经定义、需要被提高精度的应用，比如广告推荐、图像识别；第二类是没有被现有模型定义很好的问题，需要科学和工程两方面的进步，比如智能客服、产品推荐；第三类是需要范式突破的问题。\n\nCooper也探讨了深度学习能解决问题的边界在哪里；目前AI的发展是遇到了瓶颈还是方兴未艾；范式突破是否重要；数据的意义是什么；为什么亚马逊的推荐模型做不好，为什么字节跳动这个基于算法的公司能在强敌环伺的情况下起家，等等。 \n\n文中内容不代表任何公司观点。","thumbnail_url":"https://img.transistorcdn.com/6qJNndCuNNsETn3J2B9p3Z9vVJEgAowQiCfGrI1qgng/rs:fill:0:0:1/w:400/h:400/q:60/mb:500000/aHR0cHM6Ly9pbWct/dXBsb2FkLXByb2R1/Y3Rpb24udHJhbnNp/c3Rvci5mbS9jYzZl/YWYzMjA5NzJiMDY4/MjIxOGE0ZjYwMzY0/ODQ1ZC5qcGc.webp","thumbnail_width":300,"thumbnail_height":300}