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第108章 烤烤你的呀

“虎总还有什么其他想问的吗?”孟繁岐咧嘴一笑,他早就发现希小虎在有意地考察自己。

只是他清楚,希小虎是谷歌尚海广告的领军人物,不说第一,至少也是第二把交椅。

如果不彻底打消他的疑虑,往后的工作不好开展,后续的推进和测试也很难顺利。

要知道谷歌每年测试各种方法上千次,最后算法想上线,还是需要依靠别人的。

况且希小虎现在也只是可以理解的怀疑,而非是恶意的针对。

希小虎听到自己被称为虎总,表情一僵,他感觉这小子是故意的。这称呼怎么听着傻头傻脑的呢?虎了吧唧的。

孟繁岐则一脸无辜地看着他,这他能怎么办,总不能叫希总吧,那岂不是抢走了以后老拜登的稀宗称号。

“看来孟同学确实对我们的整体策略非常了解了,只是不知道你又打算做出什么改进呢。”希小虎对孟繁岐本人并没有什么意见,如果对方真的能有所突破,这对于他来说也是一大成绩。

尤其本次研发过程,似乎是要在谷歌尚海进行,自己势必要成为负责人和把关者。

成绩自然是能分一杯羹的。

聊到这里的时候,希小虎已经基本收起了怀疑之心,至少眼前这个年轻人明显不是来添乱的,水平的下限已经有了保证。

接下来就要看他到底有什么高见,他的上限究竟在哪里了。

“我的想法,优化方面主要从移动设备和人工智能解释模型这两方面出发。”孟繁岐最开始起手的两个算法,均是谷歌15年迭代进去的方法。

与现在的年份有一定的距离,他确认了内部这部分还没有开始开发,但距离不至于太远,起到的效果会更加可以预期一些。

“其中前者是针对移动端网页的优化,可以预见地,往后的岁月当中,使用移动设备上网搜索的人会越来越多。我认为一个能够评估网页对移动设备上显示效果的方法,可以极大地提升手机用户的搜索体验。”

2013年底这个时间,不少网页在手机上浏览起来还是非常不舒服的,放大缩小很不方便,许多功能甚至不支持。

但搜索引擎中,注意到这个问题,并引入进网页排名的还很少。

而短短几年过后,PC端的网页就已经无人问津了,移动端的流量十倍往上翻。

给移动设备推送阅读体验差的网站,是对搜索资源的极大浪费。

听完孟繁岐详细的技术办法之后,希小虎瞳孔地震,完全收敛起了任何怀疑的情绪。

剩下的只有惊讶。

“你的思路相当巧妙啊...通过特定视觉要求的判定,去确认网页的比例确实有利于用户当前的屏幕比例。”

作为内行人的希小虎,瞬间就意识到了这个方法的价值。

虽然它没有直观上直接创收,但这种对用户体验的照顾和关注,比起营收更让他这个技术负责人欣赏。

“这个方向还可以加入一个变种,那就是移动端页面加载快的网站优先。”孟繁岐打的这个补丁是谷歌18年加入的新判断。

移动端不比PC端网络稳定,网页加载速度也是影响体验的一大因素。

希小虎听完这个补丁版本的核心脉络,喜笑颜开。先前的怀疑如烟消云散,再也不提。

一把揽过孟繁岐的肩膀,道:“你这两个东西做出来,顶得上有的组一年的成果了!”

“虎总不问基础问题了?”孟繁岐也乘机打趣道。

“唉!这叫什么话。”希小虎一摆手,“我随便考考你的呀!”

两人哈哈一笑,前面微妙的地方就算是揭过了。

“另一个方向则是对新版AI的引入了。”孟繁岐自然不会忘记自己的老本行,移动端适配的判断与AI关系不大,而这个解释模型则能够引入更多的因素去综合判断某一次搜索的相关结果。

这个属于非常重要的技术突破,孟繁岐明年还会开发Transformer和伯特(BERT)方法,也就是ChatGPT的T。

到时候对这个解释模型还会有继续的升级。

即便孟繁岐一年多后离开谷歌,这个算法也会持续地迭代下去。

甚至可以说,它是一个非常低配版本的Bing大小姐(GPT-4内核),有一定的语言理解能力足以帮助搜索引擎更好的理解用户的搜索语句。

不过还不具备任何看起来像智能的功能,也就没法真正和用户对话。

希小虎现阶段对AI的理解不是那么的充分,此时的语言模型基本上以时序类模型为主,也都是有一定年头的老技术了。

因此他多少还是知道一些:“时序类语言模型理解语句可能确实不错,但用在这么大的体量,会不会太慢?”

所谓时序模型,就是一个时刻的模型计算可能需要联系前后文,没有办法独立的进行运算,因此也就极大地限制了运算的并行。

本来一个人做一百题确实很慢,但一百人做一百题,那就是百倍速度的提升。

可若是第二题一定要第一题的答案才能做,那就没办法了,只能干等。

所谓一核干活,七核围观,说得便是类似的情况。

在这样的背景下,即便谷歌计算资源够多,也还是不好处理这个运算时间的问题。

要知道搜索时的延迟,那可比打开网页时候的延迟要命多了。

“虎总忘记我的老本行是什么了?语言模型的并行问题,我当然是有了想法才会提出这个计划。”论推荐广告,孟繁岐的细节远远不如希小虎扎实稳健。

但要说AI方向的突破,强如希小虎这样的大佬也远远不是孟繁岐的对手。

而孟繁岐这次准备的推荐广告三板斧,除了前面两个专注于移动端优化,和搜索词理解优化之外。最后一个弗雷德算法则是专门惩罚性质的方法,它的效果最立竿见影。

“我的最后一个算法策略,专门在搜索结果中寻找低价值内容和各种欺骗性广告以及各种会员链接。以最严厉的惩罚方式,来迫使网站倾向于高质量原创内容和优质的用户体验。”

至此,谷歌在19年前的几个主要推荐广告算法的基础框架已经被确立。

只待孟繁岐去开发完成。

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