|首家强化学习大规模落地工业应用，快手是如何做到的？( 四 )
强化学习 ， 已经成为快手的杀手锏级技术 。 快手表示 ， 很多国外科技巨头也尚未做到强化学习技术的大规模落地和应用 。
「强化学习已经成为推荐、广告算法领域最重要的技术趋势 ， 各大公司相关算法团队纷纷尝试 ， 但据我们了解 ， 基本还处于研究和验证阶段 ， 」叶璨说道 。 「不少发表的 paper 离实际业务场景相差较远 ， 能经过线上 AB 实验验证的工作很少 ， 更不用说在全流量上完成落地和覆盖 。 」
基于强化学习的推荐技术已经成为快手推荐系统的基础设施与核心能力 ， 从技术成熟度和应用规模而言 ， 快手推荐无疑是业界领先的 。 随着互联网 C 端竞争的不断深入 ， 科技公司在行为上也更加趋同 ， 这些先进技术 ， 已为快手带来了额外的优势 。
目前快手核心推荐算法团队 ， 多数来自于清北、CMU 等国内外顶尖高校的博士、硕士 ， 以及来自 BAT 等知名公司的工程师 。 团队成员曾在 NeurIPS、ICML、IJCAI、KDD 等 AI 顶会上多次发表论文 。 目前 ， 团队的技术支撑了快手的推荐、流量分发、增长广告、游戏等核心业务 。
【|首家强化学习大规模落地工业应用，快手是如何做到的？】「我们希望从实际问题出发 ， 以解决核心业务问题作为唯一衡量标准 ， 」叶璨表示 。 「AI 算法是解决问题的手段 ， 不是目的 ， 我们会根据实际面临的业务系统 ， 设计合理的技术方案 。 我们将继续致力于解决核心业务问题 ， 为快手的业务增长做出贡献 。 」
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