演算法系統時代

① 用戶拒絕演算法後，會對互聯網公司有何影響

我覺得這會對互聯網公司的業務發展產生深遠影響，甚至會直接動搖互聯網公司的業務模式。

隨著演算法時代的不斷革新，我們會發現演算法對用戶本身的控制變得越來越強。對於不關注互聯網行業的用戶來說，感受不到演算法對自身的生活有多麼大的影響。但實際上，用戶所能看到的信息基本上都是演算法統計後的結果，這也是演算法專門給用戶分發的信息。從某種程度上來講，用戶完全被互聯網公司的演算法圈養起來了。

一、演算法時代造成了大數據殺熟的問題和壟斷問題。

當互聯網公司發展到一定規模的時候，互聯網公司掌握了越來越多的用戶數據。結合演算法的威力，很多互聯網公司開始做出變相壟斷的行為，同時也會對用戶做出大數據殺熟的行為。這些行為並不利於整體互聯網行業的發展，甚至會惡化目前的互聯網環境。

② 「演算法時代」到來，為何演算法服務人類並未被實現

一開始演算法只是服務於人類的，但隨著網路的發達以及智能地推廣，人們驚訝的發現自己正在慢慢依賴演算法乃至無法失去它。

好像在上世紀90年代當計算機深藍贏了大師之後，當時就有人提出智能電腦也許終究有一天將主導人類。而它的初衷只是發明出來，幫助人們生活在一個更加便利的環境下，人是主導它，或者說控制它的，它被發明出來也只是服務於人類的，但是隨著時間的推移會逐漸發現當它被賦予了的各種演算法以及不斷更新之後，開始會學習了，它產生的某種意義上的主導性，而這一點可能會將人類擺在一個尷尬的位置，因為人類將無法完全操控它。

久而久之的這種演算法讓人們變得越來越懶惰了，人們不願去自主思考，因為智能設備會推送給人類精準的信息，這些信息就是人類所需要的，它們已經自動排除了人類所不感興趣的無用信息了。

③ vivo自研晶元V1開啟硬體級演算法時代 將於X70系列亮相

  2021年9月6日，vivo「芯之所像」主題影像技術分享會正式召開。vivo自主研發的首款專業影像晶元——vivo V1亮相，全面開啟手機硬體級演算法時代。

  分享會中，超高透玻璃鏡片、全新鍍膜工藝、蔡司自然色彩等vivo手機影像技術新成果一同亮相。通過與蔡司在影像晶元、光學器件和軟體演算法的全面協同合作，vivo在技術上大幅提升了夜間拍攝體驗、減少眩光和鬼影，在專業人像和色彩上不斷提升。

   vivo V1——vivo首款自主研發專業影像晶元

  超大廣角、潛望變焦的出現，一次次突破人們對於手機攝影光學器件的想像。面對復雜光線、暗光場景、極限夜景以及眾多視頻拍攝場景時，手機的影像算力、晶元功耗都需要進一步升級進化。

  最終，vivo與手機SoC廠商深度合作，歷時24個月、投入超300人研發，用自研專業影像晶元V1給出了答案。

  作為一款全定製的特殊規格集成晶元，專業影像晶元V1與主晶元協作，效果體驗兼容兼得，擁有高算力、低時延、低功耗的特性。

  在既定的業務下，V1既可以像CPU一樣高速處理復雜運算，也可以像GPU和DSP一樣，完成數據的並行處理。面對大量復雜運算，V1在能效比上相比DSP和CPU有指數級提升。

  為實現其同期處理能力最大化，vivo優化數據在晶元內部的儲存架構和高速讀寫電路，實現等效32MB的超大緩存，全片上儲存。超越目前部分旗艦級桌面電腦處理器，做到低時延實時降噪插幀。

  此外，在主晶元ISP強大成像能力的基礎上，疊加專業影像晶元V1內計算成像演算法，在高速處理同等計算量任務時，相比軟體實現的方式，V1的專用演算法使硬體電路功耗降低50%。

  得益於V1高速數據處理，實現夜景實時預覽成片

  在手機影像的道路上，vivo對極致影像的技術突破不斷 探索 。專業影像晶元V1的亮相，是vivo晶元戰略的第一步，未來vivo將會在晶元領域進行更全面的 探索 ，針對特定場景拓展，最終實現全場景目標。

   超低色散高透玻璃鏡片 突破手機光學器件天花板

  受制於空間限制，手機拍照要實現進一步跨越，做到鏡頭的升級，難度更大。此次vivo投入巨大研發成本，與蔡司團隊經過多輪驗證，最終克服了工藝、良品率等技術限制，在手機上實現了高規格玻璃鏡片，做到高透光率、超低色散、熱穩定強的效果。大幅降低了夜景拍攝時眩光鬼影的出現。

  相較塑料鏡片，玻璃鏡片有著天然的低色散優勢。vivo的超低色散高透玻璃鏡片，進一步降低色散，在衡量色散能力的權威指標阿貝數上，得到了突破手機鏡頭阿貝數值的行業最高分81.6，比肩專業相機鏡片，有效解決高反差場景的紫邊、偽色等問題。

  超低色散高透玻璃鏡片同樣達到了更高的純凈度，中心透過率提高至最大95%。採用AOA動態光學校準工藝，調整鏡片厚度誤差和鏡片偏心誤差引起的清晰度降低問題，保證最終鏡頭的光學品質。

   多重鍍膜抑制眩光鬼影，與蔡司共同樹立行業高標准

  自誕生以來，蔡司T*鍍膜一直是蔡司的看家本領，也是高畫質成像的有力保障。得益於此，vivo蔡司攜手將先進的鍍膜技術應用在手機鏡頭中，帶來媲美專業相機的成像效果。

  面對炫光和鬼影等行業傳統難題，vivo創新引入SWC鍍膜技術。基於仿生學原理，充分抑制反射光，反射率最低降低至0.1%，大幅提升純凈度。此外，vivo獨家首發ALD原子層沉積工藝，在超高透玻璃鏡片上形成納米級鍍膜，進一步降低光線反射。

  花瓣鬼影問題同樣是手機拍照甩不掉的陰影。vivo在鏡頭中採用色素旋塗技術，解決色素與藍玻璃的附著力問題，塗層厚度薄至2um，經過10次以上的不同工藝參數調試，最終實現量產。可以說，不論是工藝還是材質，vivo都是當前手機光學器件的行業翹楚。

   忠實還原人眼所見 演繹蔡司自然色彩

  vivo在歷經3年10款機型的打磨中，形成了自己「鮮活」、「明快」、「有質感」的獨有風格——vivo色彩。在此次分享會上，vivo對於色彩，又有了新的解讀。

  「專業創作者更傾向於忠實還原人眼所見的自然色彩」。為此vivo攜手蔡司深入探討制定了所見即所得的真實色彩理念，通過140個色卡表現以及引入3D色彩映射矩陣演算法調教262144個參數，使色相進一步准確，飽和度處理更加精細，最終使照片色相准確度ΔE提升約15.5%，領先業界帶來蔡司自然色彩。

  在人像賽道中，vivo與蔡司持續進行研發與調教。於人像模式中內置蔡司鏡頭風格，深度還原蔡司經典的Biotar和Sonnar等鏡頭效果，帶來蔡司質感人像，賦能大眾創作，讓人人都可以成為人像攝影大師。

   堅定vivo影像長賽道 讓每個人都能享受創作帶來的樂趣

  vivo將影像上的技術研發，看作系統性的技術工程。通過平台、器件、演算法等各方面的共同協作，提升最後的成像品質。專業影像晶元V1晶元的亮相，開啟了手機影像行業的下一個時代——硬體級演算法時代。

  vivo希望通過對手機影像不斷的人文思考和技術 探索 ，為用戶帶來場景、人、影像的無界體驗。即不給場景設限，何時何地想拍就拍；不給人設限，讓所有人都能拍出更好的作品；不給影像設限，讓手機影像的表達更加有力、直抵人心。

  堅持影像長賽道，不斷滿足消費者需求，vivo在技術研發上突破想像力，在光學設計上追求極致，在人性化的專業影像道路上大步前行，讓每個人都有機會成為創作者。

  專業影像旗艦vivo X70系列將於9月9日19點30分正式亮相。屆時搭載專業影像晶元V1的首款旗艦新品將正式到來，邀請您持續關注。

④ 演算法時代對人類未來會有怎樣的影響

演算法是相當重要的，在計算機時代，演算法的作用與計算機運算速度是推動計算科學前進的主要動力。人工智慧從某種意義上，就是演算法的實踐過程。現在許多科學家所研究的，也都是如何應用演算法的問題。

⑤ 「演算法時代」到來，為何網友卻稱這是人類危機

現代社會發展越來越快，科技越來越進步，互聯網時代人們被各種信息包圍，為了讓人們更方便檢索出自己感興趣的信息，演算法解決了這個問題。演算法更加具有個性化和定製化的特點，完美的推薦人類感興趣的話題，會挖掘人類潛在需求，讓人們生活更加方便，但是有些網友卻認為演算法時代到來是人類危機。那麼為什麼如此方便，讓人省心的演算法時代會是人類危機呢？演算法時代人類將沒有隱私，演算法時代人類的視野會被自身眼界困住，無法看到更廣闊的世界，演算法時代人類會被演算法控制。

一、人類在演算法時代將失去個人隱私。

人類如果進入演算法時代，會被互聯網上各種應用收集個人信息，人類的購物記錄將暴露生活個人情況，還有人類身體情況。網上各種應用還會收集個人喜好，因此通過數據匯總描繪出個人畫像。比如收入高低會導致選擇品牌有所不同，身體情況也會導致購物情緒，自己個人喜好會影響各種娛樂平台推送。這樣下去，每個人都會被精準畫像，自己毫無隱私可言。一旦這些數據被有心人利用，將會導致人類危機發生。

大家對演算法時代有什麼看法，歡迎留言討論。

⑥ 簡述計算機的發展歷程

第1代：電子管數字機（1946—1958年）

第2代：晶體管數字機（1958—1964年）

第3代：集成電路數字機（1964—1970年）

第4代：大規模集成電路機（1970年至今）

計算工具的演化經歷了由簡單到復雜、從低級到高級的不同階段，例如從「結繩記事」中的繩結到算籌、算盤計算尺、機械計算機等。它們在不同的歷史時期發揮了各自的歷史作用，同時也啟發了現代電子計算機的研製思想。

(6)演算法系統時代擴展閱讀：

計算機發明者約翰·馮·諾依曼。計算機是20世紀最先進的科學技術發明之一，對人類的生產活動和社會活動產生了極其重要的影響，並以強大的生命力飛速發展。它的應用領域從最初的軍事科研應用擴展到社會的各個領域，已形成了規模巨大的計算機產業，帶動了全球范圍的技術進步，由此引發了深刻的社會變革，計算機已遍及一般學校、企事業單位，進入尋常百姓家，成為信息社會中必不可少的工具。

⑦ 搜索流量來了遞增支付買家數流量不漲反掉，為什麼！

正文

在購買者數量增加之前，首先要談談核心問題-流量層次。

什麼是流量層次，不是流量性質的潛在客戶，而是從流量層次上升的傾向，簡單來說就是流量層次的影響因素。

下半年進行檢索的學生是否發現了檢索流量變成波浪梯式上升的現象，以前只要支付購買者數量增加檢索就很難上升？

而且，有趣的規則的各級總是千人左右變動，基本上第一流量級為500-1000，第二流量級為1000-2000，第三流量級為2000-3000，第四流量級為3000-4000。的雙曲餘弦值。的雙曲餘弦值。的雙曲餘弦值。以下類推。

在搜索流量上升的通道中波形階梯形狀特別明顯，在第一流量水平上增加數十張的話，可能會得到500張以上的搜索搜索。如果再快速增加購買者的數量，就會發現一點作用也沒有。有時流量不上升反而會下降。許多同學一定會說是人群不允許的問題。事實是這樣嗎？

波形階梯式流量增加背後的真相是什麼？

如果之前的《關於淘寶搜索推薦演算法排序機制和2021年搜索變化的方向》一文中，應該可以看出玄機

結果是機器學習演算法模型的影響。

以前統計演算法模型還佔有很大一部分權重，從2019年下半年開始第三代推薦搜索演算法，真正進入了系統推薦演算法時代，以前統計演算法只要你做得好就能撬開流量爆炸，現在也是暫時的

為什麼現在的檢索流量波形階梯式上升也是機械學習演算法模型的計算力和時效的原因。

另一方面，機械學習演算法模型分析您的產品根據您的產品建模推薦需要一定的時間。

第二，機械學習演算法模型根據用戶和商品交流產生的行為數據，通過語言召回和向量召回，由於語言權重和向量權重的問題，不能同時獲得權重。像玩游戲一樣，必須逐步打破一個層次的一個層次。

這是波形階梯式上升的形態。

如果你能理解我在說什麼，你必須尊重系統，並根據系統演算法模型進行操作節奏調整和布局。

無法獲得檢索流量的幾個問題:

第一，布局語言過大，競爭環境不好，一般實戰中直達語言過大，無指向性，檢索方面的操作也是如此。

第二，人群標簽的問題，人群標簽首先是購物意圖正確，然後是定製屬性標簽，不重視購物意圖的測試。

第三，種子群標簽的准確性從用戶、商品和行為數據三個方面考慮。

第四，詞系布局的問題，詞系布局是詞召回中如何提高詞語權重的問題。

第五，關鍵詞和人的點擊率和轉化率問題。

第六，是人群流動帶來的問題，直通車智能新點擊量過大，喜歡使用搶劫助手卡的第一屏幕，這兩點對搜索產生影響，多是因為使用場景錯誤。

除了上述原因外，還有一個因素不為人所知。

如何理解坑產因素，如果想迅速突破這個項目的影響，不是你增加的速度，而是核心是對方沒有給予機會，對方是什麼體積。

你的搜索流量比你的競爭對手多，我上一篇文章說你的強度來自你的對手有多弱。

詞召回和向量召回是機器學習模型的核心分析和判斷因素，所以尊重系統，越破壞系統越欺騙。

詞向量和向量回調如何優化？

語向量這一重疊游戲中重復的最好方法是語系布局，如果更准確更強的話，從類別布局和商品向量布局開始。

其他，例如向量召回，系統不僅會根據標題中的分詞，還會根據意思進行語義相似度的語義向量推薦，明確方向性地知道該怎麼辦。

人群標簽的判斷和確認模型:

為什麼直通車增加現在很難檢索，原因真的很多，在這里再明確兩點。

第一，直通車測試和判斷的初始人標簽圖像和真正成交人標簽圖像的相似性問題。

你測試的一組標簽組合、二組、三組、不穩定或不能擴大，ppc一天比一天高。

第二，直通車詞系和檢索方關鍵詞系的相似性問題，今天要做好檢索，首先要判斷系統，即機械學習演算法模型是什麼，不是計算，系統是計算，系統是如何判斷產品的

很多同學根據我之前在標簽上疊加玩法4。0之前說的測試步驟一步一步測試，之前有用，現在效果不好，為什麼？核心是競爭的問題。

我們要測試人群標簽，了解人群標簽是什麼，核心組合的標簽有幾個。

這一點大家都不知道，基本上以性別、年齡、消費能力、職業、城市水平等最核心的水平為中心進行測試，很多同學問為什麼我測試的數據不好，大問題是購物意圖不集中。

除此之外，與品種有很大關系:

標准品和非標准品有一定的不同，但測試邏輯不變。

所謂一詞一市場，一屬性一群的關鍵詞不同，檢索背後的人不同，測試的定製人的屬性也不同。

因為不能做所有人的生意，所以首先找到適合自己產品的性別、年齡、消費能力的人。

所謂的人必須有同樣的購物意圖，但是有多少學生統一了購物意圖，測試了定製的人。

有多少同學分別測試了購物意圖語和成交語。

為什麼你測試的人群標簽是正確的，但或者你測試的人標簽流動性大，不能測試特別好。

基本問題是場景分析不足，購物意圖是從潛在客戶到新客戶的過程，看點擊率和收藏購買率，成交詞是新客戶成為老客戶的過程看轉化率。

關鍵詞布局必須有兩個場景:

第一，從潛在客戶到新客戶反映購物意圖

第二，從新客戶到老客戶反映購物意圖的成交方向

也就是說，你布局的關鍵詞必須有兩種。

有購物意圖的人和有購物意圖的人，一個是收獲。

新階段看的是潛在客流轉移到新客戶的收藏購買情況，收割看的是關鍵詞的轉化率。

只以轉化率測試人群，語言方面和定製人群有很大的不穩定性，過濾數據不穩定。

過於穩定的語言和定製的人們，如何正確擴大范圍鎖的死亡。

因此，關鍵詞布局基於兩個場景:

最大化有購物意圖的人，必須仔細分析具有屬性的類別詞，找出成交屬性的方向

這兩者之間的矛盾

這里還需要關鍵詞轉換率問題和詞系的焦點方向的前提。

如果詞性差異很大，即使直通車計劃的變化很好，也很難進行檢索。因為直通車關鍵詞和檢索關鍵詞的詞向量不在向量上。

成敗取決於細節，通常問自己是真的知道還是不知道。

尊重系統，逐漸完成檢索的增加，檢索關鍵詞下市場更是戰場，你是狙擊戰、規模戰、殲滅戰還是游擊戰取決於你自己的現狀資源和對戰場環境的判斷，進行檢索，檢索確定店鋪的生死不是從流量的角度來考慮，而是從人群種子人群的圖像來考慮，檢索是最准確的優化種子人群標簽圖像的埠，推薦檢索，手淘推薦是基於店鋪種子人群標簽圖像的准確性

這一切的開始都是從購物意圖開始的。的雙曲餘弦值。的雙曲餘弦值。

還有一句話，現在的時代:有流量不等於轉換，從流量到訂單，道路還很長，值得研究和學習。

七掌櫃-鬼哥

。

⑧ 演算法時代到來 工程師能取代人工編輯嗎

演算法時代，或者說人工智慧時代的到來將會沖擊很多具有單一性、重復性的工作，例如製造業和手工業，但是也無法代替人類從事創新活動，例如文學與繪畫。拿編輯這個工作來看，人工智慧可以替代整合推送的工作，卻不能代替人寫段子，不知道您說的人工編輯是什麼工作，如果僅僅是整合等簡單操作，就要小心了~可以說在未來，人工智慧將代替人類進行絕大部分工作，軟體設計師將是最後一個人類的工作（恐懼有沒有）