一个Google系的创业公司如何在中国做人工智能


⼀个 Google系的创业公司 如何在中国做⼈⼯智能 雷欣, CTO @出⻔问问 | Ticwear • Google的⼯程师⽂化 • 打造⼀⽀ Google⼯程师⽂化 的团队 • ⼈⼯智能技术的研发 • 核⼼技术的落地 • 本地化服务与⽣态系统 我们今天聊什么? Google的 ⼯程师⽂化 • C++ Coding Style • Readability • Unit Test • Code Review • “LGTM” (Look Good To Me) ⼯程师⽂化 & Google Code? ● 强⼤稳定的 base库 ● 代码构建⼯具 blaze o v.s. makefile, 集中精⼒在代码上 , 快速并⾏编译 o Facebook: buck, Twitter: pants, 国内 : blade ● Protocol Buffer ● Stubby RPC ● GTest, GFlags, GLog ● MapReduce, Bigtable, etc... ⾼效的开发环境 ● Google有影响⼒的项⺫都是 2个⼈的⼩团队开发出来的 如搜索,⼲告, Gmail ● “3-5个⼈做不好的事情, 30-50⼈做的更烂 “ ● 快速开发,快速上线,快速迭代 ● ⼀切⾃动化,数据驱动 敏捷的开发团队 如何达到 Google代码质量 的⼀点建议 坚持原则 unit test? code review? 拥抱开源 ⿎励更新 快速迭代 打造⼀⽀ Google⼯程师⽂化 的团队 招什么样的⼈ ● 通才 (generalist),⽽不是专才 (specialist) ● Smart: 分析解决问题的能⼒ ● Get things done ● Communication ⾯试流程 ● Phone screen + 3轮 onsite coding interview ● Whiteboard coding: 设计、算法、 编码 培训 ● Coding style guide, mentor, starter project ● Codelabs 活动 问问讲堂,技术分享 hackathon Review Self review Peer review 在中国招⼈留⼈的 困难 ● Risk taking ● Temptation ● 功能⼩团队: 2-3⼈ ● 每周迭代 ● 提出 bugs + features;周⼀到周三开发; 周四内部测试然后粉 丝内测,周五公测 快速上线,持续迭代 (天下武功,唯快不破) ⼈⼯智能技术的研发 •语⾳识别 •语义分析 •垂直搜索 •智能推送 “附近的 川菜馆 , ⼈均 50块钱 左右的 ” 独⽴研发的⼈⼯智能技术 • 基于开源,⼆次开发并优化 ○ 低能耗热词唤醒 ○ 离线语⾳识别 ○ 云端⼤词汇量语⾳识别 • 2013年 7⽉上线深度神经⺴络 (DNN)系统 • 与 Johns Hopkins Univ.语⾳研究组保持合作关系 语⾳识别 • 训练数据的累计从零开始 • 技术上的难点 ○ 噪⾳,远场,⽅⾔ • 商业化⽅向 ○ 智能⻋载,智能家居,智能硬件 • 垂直领域深度优化:⺫前识别准确率 90%-95% * 语⾳识别研发的难点 •灵活的⼝语输⼊ ○ “明天下午三点左右到⻄安的航班,我要国航的 ” •语义分析难点 •规则+机器学习 (DNN, MaxEnt, CRF…) 语义分析 • 对接近百家第三⽅数据 ○ ⼤众点评, 12306,携程,⾼德导航 .. 垂直搜索 • 第三⽅搜索 API存在的问题 • ⾃主搭建基于⺴⻚⼤搜索技术的垂直搜索引擎 ○ 爬⾍,索引,实时检索 ○ ⼗亿级别检索规模,秒级更新 • 主动搜索 (Proactive Search) • Google Now • 常⽤场景 ○ 下班回家:家在哪⼉,实时路况 ○ ⽕⻋票,⻜机票提前提醒 ○ 到⼀个陌⽣城市:推荐餐馆,活动 ○ 新闻推荐 智能推送 ⼈⼯智能技术的落地 核⼼技术如何落地 •出⻔问问微信公众账号 •安卓⼿机客户端,苹果⼿机客户端 •Google Glass上⾸款中⽂语⾳搜索应⽤ •Android Wear上⾸款中⽂语⾳搜索应⽤ ⽤户痛点? 全球⾸款中⽂智能⼿表操作系统 Ticwear ⼈⼯智能技术的最佳载体 全中⽂ ⾃然语⾔交互 创新 Cubic UI 强⼤本地化服务 本地化服务与⽣态系统 本地化数据 •对接近百家本地第三⽅数据 •Ticwear与数⼗家国内顶级 APP达成官⽅合作 易到⽤⻋ 新浪微博 今⽇头条 中华万年历 ⼤姨吗 滴滴打⻋ ⼤众点评 去哪⼉ ⾼德地图 节操精选 打造智能⼿表 ⽣态系统 • ⻓期平台 • ⾯向⼲⼤开发者 • ⾸次开放语⾳语义识别 及搜索 API • 定期举办线上线下⿊客⻢拉松活动 Thank you!
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