华灯初上夜渐凉,月明清辉照珠江。
    窗外天色渐暗,陈宇却丝毫没有倦意,灵活的指尖在键盘上跃动。
    他的双眼紧盯著电脑屏幕,原本只是雏形的算法框架,被一点点填充完善。
    极致细化的推荐逻辑,三大核心指標、公式计算权重、分发筛选机制,全都拥有超越这个时代的前瞻性。
    凌晨3点,推荐框架方案终於定稿。
    整整三十八页的详细文档。
    从指標设定、公式权重、算法逻辑,到具体的方案落地步骤、风险规避,流量池规划。
    整份方案详尽到极致,字里行间全是经得起考验的商业可行性。
    检查过好几遍,方案已经十分完美,长出一口气的陈宇,揉揉酸涩的眼睛。
    將文档加密备份,又简单梳理了次日项目启动会议的发言要点。
    长时间久坐,他站起来活络下筋骨,隨即走进ceo办公室的內部休息室。
    一个十几平米的乾净单间。
    熄掉床头灯,在单人床和衣睡下。
    ......
    天蒙蒙亮,墙上的掛钟才7点不到。
    生物钟准时的陈宇,醒来洗漱著装,下楼到公司附近的茶餐厅,享用了一顿精致的粤式早点。
    隨后就精神饱满地回到瀚宇科技。
    上午九点,会议室里。
    经过罗浩精心挑选,组建短视频新项目的15个技术骨干悉数到场。
    不少人脸上带著疑惑。
    周兴武是老资歷了,今年42岁,在网际网路行业摸爬滚打十几年,从早期门户时代一路走到移动网际网路时代。
    见过泡沫,也踩过风口。
    曾在大厂担任过技术主管,做出过百万级日活的网际网路產品。
    履歷扎实得嚇人。
    而且性子沉稳务实,不尚空谈,做事讲究章法。
    在整个偏年轻化的技术团队里,他向来是压舱石一样的存在。
    凭藉出色的技术管理能力。
    从瀚宇科技初创时的一个小组长,现在周兴武是运维部门的主要负责人。
    只是常年浸淫行业,难免自带几分资深人士的审慎,对过於激进的思路总会先观望、再评判。
    正因如此,这次被调进新项目,看著年轻得过分的老板,他心里直犯嘀咕。
    大数据推荐算法是行业核心难题,头条打磨了数年才成熟,老板刚定下方向,一夜之间能拿出什么可行方案?
    陈宇在会议桌主位坐下,没有多余的客套,直接將算法框架投屏到幕布上。
    “今天召集大家的核心是敲定短视频推荐算法的落地执行,这份是我连夜做的方案,大家先来看核心部分。”
    眾人按下心中的疑惑,目光投向屏幕,隨著陈宇逐条讲解,会议室里的窃窃私语渐渐消失。
    周兴武身子前倾,注意力都放在ppt上的四层流水线推荐模式、三大核心权重和六级流量池机制。
    內心从最初的质疑变成了惊嘆。
    这个世界上果然是有天才的。
    一个没有任何经验的人,竟然能做出这么完美的分发算法框架。
    难怪別人能做老板,自己却只能做个苦逼打工人。
    人与人的智商差距实在太大了。
    务实的周兴武都忍不住恭维:“老大,您这套方案把所有痛点都解决了,直接照做就能实现技术落地。”
    “可以说把饭都餵到我们嘴里来了。”
    其余技术骨干,同样能看出这份算法框架的牛逼之处,大家连连点头称讚。
    “结合智剪工具做联动这个思路太妙了,咱们本身就有百万规模智剪用户,把工具用户转化成平台创作者和观眾。”
    “省去前期拉新的大笔成本,最头痛的项目冷启动难题都被解决了!”
    “老板牛逼啊...”
    新项目成员心里的质疑彻底消失,会议室里只剩下热烈的討论。
    “既然大家一致认同这份方案,那我就直接开始分配工作......”
    陈宇和大家一起,围绕方案里的技术细节和项目分工展开探討。
    半个小时后,工作分配完成。
    陈宇把新项目开发团队拆分成四个小组,明確权责到人,杜绝推諉扯皮。
    第一组由周兴武带队。
    主攻完播率判定机制和六级流量池分发逻辑的代码编写。
    这是整个算法体系的灵魂,容不得半点差错。
    他们要攻克数据过滤模块,针对常见的掛机刷量、快进刷量、静音播放等作弊行为,编写多维度校验代码。
    还要监测播放时长,同步抓取用户屏幕操作轨跡、音频播放状態、设备后台运行状態。
    三重校验要同时达標。
    才能算作有效完播数据。
    光是这一个模块,周兴武就梳理出十几种作弊场景,逐一对接代码逻辑,確保数据精准度达到99.5%以上。
    同时还要按照陈宇设定的权重比例,搭建流量池分级模型。
    把每一级流量池的晋级標准、流量推送量级、推送人群范围,全部量化成可执行的代码参数。
    从而避免人工干预流量分发,保证推荐算法的公平性。
    这个小组的攻坚难度算是最高的,但周兴武有信心在天才程式设计师老板的帮助下,解决所有技术难题。
    第二组负责用户画像建模。
    由黄文博为领头人,搭建用户標籤体系与跨平台数据对接。
    他们要先对接智剪现有后台的百万用户数据,提取用户的剪辑行为、素材偏好、设备信息、地域年龄等基础数据。
    再搭建用户画像资料库,採用机器学习算法,让系统自动给用户打標籤,重点优化下沉用户模型,设置动態更新机制。
    第3组负责搭建伺服器。
    开发监控预警系统,確保內容分发算法流畅运行和后台数据可视化...
    第4组负责打通生態闭环,实现智剪数据与推荐算法的强强联合...
    除了项目团队的內部分工。
    陈宇还规定,每天都要开会探討开发进度、集眾人智慧解决技术难题。
    有人建议要提前储备內容素材,避免项目上线时,內容贫瘠,用户体验太差。
    於是,陈宇大手一挥,授意罗浩悄无声息的更新智剪用户协议。
    用户在使用智剪2.0剪辑、渲染並导出作品时。
    將在流程中“自动”视为同意將相关素材与成品的商业使用权授予瀚宇科技。

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