奇立刻停了下来。
陈诺问道：“你在讲什么？中文吗？”
刘奇想了一下，说道：“我刚才说的里面，中文占有70%以上，所以，应该是中文。怎么了陈诺？”
“我……”陈诺深呼吸了一下，说道：“你能不能说得简单一点。”
刘奇诧异道：“你刚才不是让我详细的说一下吗？”
“……嗯，我改变主意了，可以吗？”
“可以是可以。”刘奇看着他，突然叹了口气，说道：“陈诺你真的有点难将就，难怪我看网上好多人，都说你喜欢耍大牌。陈诺，你这样子不行的，会交不到朋友的。”
陈诺这个时候，真的感觉身上有一万只蚂蚁在爬，恨不得站起来把衣服撕烂哇哇大叫，最后他还是忍了，但是真的已经笑不出来了，看着刘奇认真道：“快讲吧，就算我求你了。”
……
“……然后我发现在市面上这些视频网站和社交平台的推荐系统，都是有问题的。”
“他们全都还在用传统的‘矩阵分解’和‘基于物品的协同过滤’，算法收敛速度慢得可怕，推荐逻辑也只是靠标签来判断内容。”
他在白板上写下几个大字，又转过头来道：
“而我根据陈诺你之前说的，研究出了一套新的算法。我把它叫做基于时序上下文的深度自适应推荐网络，简称CADARN。”
“核心思想其实很简单，就是把用户行为、时间戳、内容标签这三个维度的数据，用高维张量建模。”
“……又要我简单点说？哎，陈诺，可是再简单，我就说不清楚了。”
“好吧，哎。让我想想怎么讲。好吧，大概并且不准确的意思就是，我要做的是，让系统自己学会判断人喜欢什么。让用户每一次的滑动、停顿、点击，都产生出一个信号，一组参数变化。而AI要实时学习它，每一秒都要进行重新计算。”
刘奇一边说，一边又开始画图，画的是一个像神经元一样的网络图，线条密密麻麻。
“所以，我用了卷积神经网络来识别视频帧图像，用循环神经网络分析用户行为序列，再把两者融合到一个加权模型里。这样系统不仅知道视频是什么，还能提前预测下一个用户可能会更想看什么！”
然后到了这个地步，我就完全明白了，陈诺，你知道吗？
这根本就是自学习！
我做出来的这个算法，它已经能在我笔记本上跑通一个小样本模型了。
…。。