专题：主题演讲

随着信息流和短视频应用的发展，推荐系统已经从传统的单目标浅层网络的中小型架构演进为多目标超大规模深度学习的复杂架构。这种复杂的系统的演进对大规模的训练推理和在线排序提出了非常高的技术要求。另外随着用户消费内容类型以及业务复杂度的增加，如何可以更好的理解文字、图片、视频到多模态，乃至用户画像的进一步演进，到最终可以给用户推送最合适的内容，也成为了一个在不断迭代和优化的过程。

演讲中将会基于手机 QQ 浏览器（MAU 4亿+）的核心用户场景（信息流、视频播放、PUSH等），描述 QQ 浏览器从海量样本处理训练、在线推理到在线排序的流程和方法论，并通过具体案例介绍 NLP 技术和视频理解 CV 技术在用户理解和内容理解方面的最新进展。最后也会介绍目前 PCG 的 AI 中台的规划思路和进展。

演讲提纲：

1. 传统推荐系统 vs 现代推荐系统
2. 现代推荐系统的整体架构
3. 超大规模训练和推理 Framework
4. 大规模 NLP 预训练
5. 视频理解和多模态在推荐的应用
6. 关于 PCG 推荐 AI 中台的一些思考

你将获得：

1. 了解大规模排序系统
2. 了解大规模算法模型训练和推理
3. 了解 NLP 预训练的进展
4. 了解视频理解和多模态的进展

快手是领先的内容社区和社交平台，是短视频行业开创者与引领者。快手上每月平均短视频上传量超过11亿条。如何帮助创作者创作出高质量、有趣的短视频，如何对这些短视频进行深度内容理解，进而进行基于用户兴趣的个性化的分发，是一项非常具有挑战的事情。

本次演讲，我将分享我们使用 CV、CG、Speech、NLP 及多模态等各项AI技术，提升每个人表达的能力，让高质量创作及新一代互动体验进入到普惠时代，让机器像人类一样理解视频内容，并在各项业务中进行落地应用的案例。

演讲提纲：

1. 短视频生态简介
2. AI 辅助视频创作
   • 美颜、魔表特效、AR/MR 互动
   • 自动字幕（ASR）& 自动配音（TTS）
   • AI 音乐创作、AI 歌手
   • 跨模态视频生成
3. AI 视频理解
   • 短视频类目、标签
   • 大规模多模态 Embedding 构建
   • 万物理解与检索
4. 业务落地介绍
5. 未来展望

你将获得：

1. 了解最酷最炫的 AI 技术进展
2. 了解大规模多模态预训练模型训练及应用
3. 了解 AI 技术在短视频创作中的应用
4. 了解 AI 技术在短视频理解及推荐中的应用

产业互联网是利用信息技术与互联网平台，对产业要素进行优化配置和赋能，实现互联网与产业的深度结合，提高产业效率。其中智能化是产业互联网对传统产业进行重塑改造的重要手段，也是发展的必然趋势。

传统产业中最重要的要素是产业中的从业者，其水平的高低、能力的强弱、管理的效率决定了一个产业的生产效率、服务质量以及用户体验。而产业互联网中的智能化，并不能直接取代从业人员在产业中的地位，而是通过人机结合、人机协作的方式，提升从业人员的能力，降低作业难度，或将其从低价值劳动中解放出来，从而产生更多的高价值行为，整体提升产业效率。

贝壳找房是居住产业中的互联网平台，是产业互联网的代表，在对居住产业进行改造的过程中积累下来一定的经验和模式。

本次分享将通过贝壳找房的实践案例，管中窥豹，剖析产业互联网中人机结合的智能化的必要和充分条件，呈现重塑后的效果与画面，进而推演不同类型产业进行互联网改造、智能化升级的有效范式。

演讲提纲：

1. 产业互联网背景简介，智能化的价值
2. 产业升级面对的三个问题：从业者能力、生产/服务的难度、管理难度
3. 产业互联网中智能化的技术挑战：数据线下化和稀疏性、长反馈周期、价值验证难
4. 贝壳找房基于人机结合，利用智能化解决产业升级中三大问题以及技术挑战的实践案例
5. 产业互联网的智能化基本范式总结，传统行业智能化改造程度的等级划分
6. 大背景下的技术人的机遇和挑战

你将获得：

1. 了解产业互联网背景
2. 理解产业互联网中对产业升级的关键因素
3. 智能化在产业升级中的价值以及如何取得该价值
4. 智能化重塑居住产业的案例