在刚刚举行的2016年百度世界上,除了李彦宏的主题演讲,还有一位让很多人感到意外的嘉宾现身,为这场技术大秀添加了一份惊喜。百度钱包代言人、著名演员胡歌与李彦宏同台为现场观众展示了一段“百度大脑”核心能力——用户画像能力。
“你的粉丝都是一些什么样的人,我们觉得你一定也很关心。”李彦宏告诉胡歌,通过大量的用户行为数据,百度大脑能够描绘出他的粉丝群体的基本特点,“我其实还是有一点惊讶,本来以为(喜欢)影视音乐(的人)应该是最大的群体,但是我们看到像旅游出行、网络购物这些都是你粉丝群体特别特别喜欢的东西。”李彦宏表示,基于数亿用户各种各样的标签获得的群体画像,还是比较可信的。
关于这项能力的基础,李彦宏介绍,“用户画像是基于百度大数据、机器学习获得的能力。现在我们已经有接近十亿的用户画像,对于他们的识别,我们已经细分到1000万级细分标签,这些标签在两个维度上体现,一个是通用维度,也有一些垂直行业的特征。”李彦宏提出,用户画像能力对于了解用户喜好、提升用户粘性非常重要,因为“我知道你是一个什么人,喜欢看什么样的东西”。李彦宏告诉大家,在过去两个月中,手机百度资讯的推荐用户量有10倍的增长,这种增长背后正是以用户兴趣、喜好为依据进行的个性化新闻推荐,“它可以做到千人千面,其实准确的讲不是千人千面,而是万人万面,亿人亿面,每一个人对于百度来说都是不同的个体,每一个人看到的信息都是不一样的。”他说。
除了为胡歌定制了粉丝群体画像之外,李彦宏还分享了百度与电影《魔兽》制作方合作,利用用户画像提升电影票房的案例。“这个做法很聪明,他把人群分成三类,一类人是不管怎样都要看的,另外一类是不管怎样都不会看的。这两类他都不太关心,关心的是他可以影响的人群,通过用户画像把这些人群从摇摆变成去看电影。”李彦宏告诉大家,用户画像能力为《魔兽》带来了200%的票房提升,让制作方惊喜不已。
对于用户画像能力的应用空间,李彦宏表示,这还需要各行各业共同思考、探索,“我个人的想象力很有限,整个百度几万人想象力也是有限的,但是这些能力如果赋予很多很多人、几亿人、几十亿人,这个可能性几乎是无限的。”
好文章,需要你的鼓励
清华大学等多家机构研究团队完成了语音分离技术的全面调研,系统梳理了从传统方法到深度学习的技术演进。研究揭示了"鸡尾酒会问题"的核心挑战,分析了各种学习范式和网络架构的优劣,并通过统一实验框架提供了公平的性能基准。调研涵盖了实时处理、轻量化设计、多模态融合等关键技术方向,为学术界和产业界的技术选型提供了重要参考,推动语音分离从实验室走向实际应用。
浙江大学和腾讯微信视觉团队发现AI图片生成训练中"时机胜过强度"的重要规律,开发出TempFlow-GRPO新方法。通过轨迹分支技术精确评估中间步骤,结合噪声感知权重调整优化不同阶段的学习强度,将训练效率提升三倍,在复杂场景理解方面准确率从63%提升至97%,为AI训练方法论带来重要突破。
谷歌DeepMind发布突破性AI规划技术,让机器人学会像人类一样进行"情境学习"规划。该技术通过Transformer架构实现了快速适应新问题的能力,在迷宫导航、机器人控制等测试中表现优异,为自动驾驶、智能制造、医疗等领域应用奠定基础,标志着向通用人工智能迈出重要一步。
新南威尔士大学研究团队开发了ZARA系统,这是首个零样本运动识别框架,能够在未经专门训练的情况下识别全新的人类活动。该系统集成了自动构建的知识库、多传感器检索机制和分层智能体推理,不仅实现了比现有最强基线高2.53倍的识别准确率,还提供清晰的自然语言解释,为可穿戴设备和健康监护等应用领域带来了突破性进展。