清华大数据论坛：快手AI技术副总裁郑文分享深度学习应用( 三 ) 中新网4月28

但是这里面临一个挑战，现在快手累计拥有超过 80 亿条视频与数亿用户，在这两个海量的数字面前，如何有效分配注意力？过去，注意力一般会集中在所谓的“爆款视频”里，但在爆款视频之下，还有大量可能包含了非常丰富的信息、类别多样化的内容，这种“长尾视频”往往很难被别人注意到。如此，一些需求小众，或者兴趣比较细分的群体往往很难找到他们想要的内容。

这个挑战决定了必须要依赖于深度学习为主的AI技术解决该问题，代替人工实现内容匹配的分发。快手很早开始就在AI相关技术方面做了很多积累，从视频生产到分发每一个环节都有大量深度学习的应用。

内容生产

郑文说，快手希望通过AI技术使得记录更加丰富有趣，基于这个目标，开发了大量多媒体和AI技术，比如背景分割、天空分割、头发分割，人体关键点、人脸关键点、手势关键点检测等等，并将它们应用在魔法表情中。