外媒:把视频玩出花的快手来到CVPR ，解密背后AI能力，落地空间有多大？

AI技术进步迅速，给我们的生活带来了不少新鲜感受。然而，对于大多数人而言，想要真正享受到这些便利，门槛却不低。就拿村里的老人们来说，他们很难掌握Colab运行Demo的操作，这反映出科技普及与大众需求之间的差距，让人不禁感到既无奈又惋惜。

技术在快手的应用现状

两个月前，快手便开始将AI技术融入APP。众多知名动漫角色的形象在直播中与观众互动，这是AI在内容创作领域的创新应用。同时，AI技术在快手的多个环节，如内容分发和广告推荐等方面得到广泛应用，为用户提供了多方位的体验。在快手整个体系中，AI相关技术无处不在，贯穿了从内容创作到推荐的整个流程。这显示出AI技术在快手有着全面而深入的应用布局。它不仅仅在某个环节进行试验，而是在整个领域广泛铺开。

针对用户行为的推荐机制

推荐用户行为需依赖强大的系统支持。快手所用的推荐系统需应对海量特征数据。借助高效的离线与在线学习训练，它能够实现全流程的实时在线学习。这项任务量庞大且繁杂，涉及搜集用户各类行为数据，并将这些数据转化为可理解和利用的信息，进而为用户精准推送内容。此系统既要确保推荐内容的精准度，也要确保推荐的时效性。

技术落地手机端的挑战

将AI技术应用到手机上并非易事。快手研发了独特的端到端模型压缩技术，相关论文发表后，其在线表现甚至超过了传统算法。尤其在适配和优化方面，快手投入了大量努力。由于不同手机的硬件配置差异巨大，快手针对不同型号的手机对YCNN深度学习推理引擎进行了优化。这样，无论用户身处何地，都能在拍摄特效时享受到实时且流畅的体验。这也反映出技术人员需要考虑多种机型，以满足不同硬件环境下的用户需求。

西雅图实验室的角色与贡献

西雅图实验室是快手在美国的关键研发基地之一。该实验室专注于智能决策领域，负责多项关键业务，包括商业化广告推荐和游戏AI功能的开发等。在AI技术研发中，基于数据的模型设计和训练至关重要。对于快手而言，实现AI模型服务于更广泛的用户群体，模型压缩显得尤为关键。西雅图实验室不仅负责模型的训练，还致力于解决模型压缩的难题。

广告推荐和游戏中AI的应用

在广告推荐领域，过往业界普遍采用的是CPU性能较低的方案。快手或许采用了别的方法，但具体细节并未透露。至于游戏，快手拥有近一百款自主研发的小游戏，AI技术在这里得到了广泛应用，涵盖了游戏AI、关卡自动生成、难度评估、游戏数据分析以及智能运营等多个方面。将如此众多功能部署到用户手机上，对硅谷实验室而言是一项重大挑战，这些挑战需要整合和优化多个技术领域。

AI技术普及的难度

回到最初的问题，尽管在快手这类平台上，AI技术已被广泛应用并取得不少成就。然而，对于大众尤其是那些对新科技接受和适应能力较弱的老年人来说，使用门槛仍旧很高。那么，我们该如何推广这些先进技术？是创造更简便的操作界面，还是从其他角度入手？亲爱的读者，您对此有何见解和建议？若觉得本文对您有所助益，请点赞并转发。