算法系统时代

① 用户拒绝算法后，会对互联网公司有何影响

我觉得这会对互联网公司的业务发展产生深远影响，甚至会直接动摇互联网公司的业务模式。

随着算法时代的不断革新，我们会发现算法对用户本身的控制变得越来越强。对于不关注互联网行业的用户来说，感受不到算法对自身的生活有多么大的影响。但实际上，用户所能看到的信息基本上都是算法统计后的结果，这也是算法专门给用户分发的信息。从某种程度上来讲，用户完全被互联网公司的算法圈养起来了。

一、算法时代造成了大数据杀熟的问题和垄断问题。

当互联网公司发展到一定规模的时候，互联网公司掌握了越来越多的用户数据。结合算法的威力，很多互联网公司开始做出变相垄断的行为，同时也会对用户做出大数据杀熟的行为。这些行为并不利于整体互联网行业的发展，甚至会恶化目前的互联网环境。

② “算法时代”到来，为何算法服务人类并未被实现

一开始算法只是服务于人类的，但随着网络的发达以及智能地推广，人们惊讶的发现自己正在慢慢依赖算法乃至无法失去它。

好像在上世纪90年代当计算机深蓝赢了大师之后，当时就有人提出智能电脑也许终究有一天将主导人类。而它的初衷只是发明出来，帮助人们生活在一个更加便利的环境下，人是主导它，或者说控制它的，它被发明出来也只是服务于人类的，但是随着时间的推移会逐渐发现当它被赋予了的各种算法以及不断更新之后，开始会学习了，它产生的某种意义上的主导性，而这一点可能会将人类摆在一个尴尬的位置，因为人类将无法完全操控它。

久而久之的这种算法让人们变得越来越懒惰了，人们不愿去自主思考，因为智能设备会推送给人类精准的信息，这些信息就是人类所需要的，它们已经自动排除了人类所不感兴趣的无用信息了。

③ vivo自研芯片V1开启硬件级算法时代 将于X70系列亮相

  2021年9月6日，vivo“芯之所像”主题影像技术分享会正式召开。vivo自主研发的首款专业影像芯片——vivo V1亮相，全面开启手机硬件级算法时代。

  分享会中，超高透玻璃镜片、全新镀膜工艺、蔡司自然色彩等vivo手机影像技术新成果一同亮相。通过与蔡司在影像芯片、光学器件和软件算法的全面协同合作，vivo在技术上大幅提升了夜间拍摄体验、减少眩光和鬼影，在专业人像和色彩上不断提升。

   vivo V1——vivo首款自主研发专业影像芯片

  超大广角、潜望变焦的出现，一次次突破人们对于手机摄影光学器件的想象。面对复杂光线、暗光场景、极限夜景以及众多视频拍摄场景时，手机的影像算力、芯片功耗都需要进一步升级进化。

  最终，vivo与手机SoC厂商深度合作，历时24个月、投入超300人研发，用自研专业影像芯片V1给出了答案。

  作为一款全定制的特殊规格集成芯片，专业影像芯片V1与主芯片协作，效果体验兼容兼得，拥有高算力、低时延、低功耗的特性。

  在既定的业务下，V1既可以像CPU一样高速处理复杂运算，也可以像GPU和DSP一样，完成数据的并行处理。面对大量复杂运算，V1在能效比上相比DSP和CPU有指数级提升。

  为实现其同期处理能力最大化，vivo优化数据在芯片内部的储存架构和高速读写电路，实现等效32MB的超大缓存，全片上储存。超越目前部分旗舰级桌面电脑处理器，做到低时延实时降噪插帧。

  此外，在主芯片ISP强大成像能力的基础上，叠加专业影像芯片V1内计算成像算法，在高速处理同等计算量任务时，相比软件实现的方式，V1的专用算法使硬件电路功耗降低50%。

  得益于V1高速数据处理，实现夜景实时预览成片

  在手机影像的道路上，vivo对极致影像的技术突破不断 探索 。专业影像芯片V1的亮相，是vivo芯片战略的第一步，未来vivo将会在芯片领域进行更全面的 探索 ，针对特定场景拓展，最终实现全场景目标。

   超低色散高透玻璃镜片 突破手机光学器件天花板

  受制于空间限制，手机拍照要实现进一步跨越，做到镜头的升级，难度更大。此次vivo投入巨大研发成本，与蔡司团队经过多轮验证，最终克服了工艺、良品率等技术限制，在手机上实现了高规格玻璃镜片，做到高透光率、超低色散、热稳定强的效果。大幅降低了夜景拍摄时眩光鬼影的出现。

  相较塑料镜片，玻璃镜片有着天然的低色散优势。vivo的超低色散高透玻璃镜片，进一步降低色散，在衡量色散能力的权威指标阿贝数上，得到了突破手机镜头阿贝数值的行业最高分81.6，比肩专业相机镜片，有效解决高反差场景的紫边、伪色等问题。

  超低色散高透玻璃镜片同样达到了更高的纯净度，中心透过率提高至最大95%。采用AOA动态光学校准工艺，调整镜片厚度误差和镜片偏心误差引起的清晰度降低问题，保证最终镜头的光学品质。

   多重镀膜抑制眩光鬼影，与蔡司共同树立行业高标准

  自诞生以来，蔡司T*镀膜一直是蔡司的看家本领，也是高画质成像的有力保障。得益于此，vivo蔡司携手将先进的镀膜技术应用在手机镜头中，带来媲美专业相机的成像效果。

  面对炫光和鬼影等行业传统难题，vivo创新引入SWC镀膜技术。基于仿生学原理，充分抑制反射光，反射率最低降低至0.1%，大幅提升纯净度。此外，vivo独家首发ALD原子层沉积工艺，在超高透玻璃镜片上形成纳米级镀膜，进一步降低光线反射。

  花瓣鬼影问题同样是手机拍照甩不掉的阴影。vivo在镜头中采用色素旋涂技术，解决色素与蓝玻璃的附着力问题，涂层厚度薄至2um，经过10次以上的不同工艺参数调试，最终实现量产。可以说，不论是工艺还是材质，vivo都是当前手机光学器件的行业翘楚。

   忠实还原人眼所见 演绎蔡司自然色彩

  vivo在历经3年10款机型的打磨中，形成了自己“鲜活”、“明快”、“有质感”的独有风格——vivo色彩。在此次分享会上，vivo对于色彩，又有了新的解读。

  “专业创作者更倾向于忠实还原人眼所见的自然色彩”。为此vivo携手蔡司深入探讨制定了所见即所得的真实色彩理念，通过140个色卡表现以及引入3D色彩映射矩阵算法调教262144个参数，使色相进一步准确，饱和度处理更加精细，最终使照片色相准确度ΔE提升约15.5%，领先业界带来蔡司自然色彩。

  在人像赛道中，vivo与蔡司持续进行研发与调教。于人像模式中内置蔡司镜头风格，深度还原蔡司经典的Biotar和Sonnar等镜头效果，带来蔡司质感人像，赋能大众创作，让人人都可以成为人像摄影大师。

   坚定vivo影像长赛道 让每个人都能享受创作带来的乐趣

  vivo将影像上的技术研发，看作系统性的技术工程。通过平台、器件、算法等各方面的共同协作，提升最后的成像品质。专业影像芯片V1芯片的亮相，开启了手机影像行业的下一个时代——硬件级算法时代。

  vivo希望通过对手机影像不断的人文思考和技术 探索 ，为用户带来场景、人、影像的无界体验。即不给场景设限，何时何地想拍就拍；不给人设限，让所有人都能拍出更好的作品；不给影像设限，让手机影像的表达更加有力、直抵人心。

  坚持影像长赛道，不断满足消费者需求，vivo在技术研发上突破想象力，在光学设计上追求极致，在人性化的专业影像道路上大步前行，让每个人都有机会成为创作者。

  专业影像旗舰vivo X70系列将于9月9日19点30分正式亮相。届时搭载专业影像芯片V1的首款旗舰新品将正式到来，邀请您持续关注。

④ 算法时代对人类未来会有怎样的影响

算法是相当重要的，在计算机时代，算法的作用与计算机运算速度是推动计算科学前进的主要动力。人工智能从某种意义上，就是算法的实践过程。现在许多科学家所研究的，也都是如何应用算法的问题。

⑤ “算法时代”到来，为何网友却称这是人类危机

现代社会发展越来越快，科技越来越进步，互联网时代人们被各种信息包围，为了让人们更方便检索出自己感兴趣的信息，算法解决了这个问题。算法更加具有个性化和定制化的特点，完美的推荐人类感兴趣的话题，会挖掘人类潜在需求，让人们生活更加方便，但是有些网友却认为算法时代到来是人类危机。那么为什么如此方便，让人省心的算法时代会是人类危机呢？算法时代人类将没有隐私，算法时代人类的视野会被自身眼界困住，无法看到更广阔的世界，算法时代人类会被算法控制。

一、人类在算法时代将失去个人隐私。

人类如果进入算法时代，会被互联网上各种应用收集个人信息，人类的购物记录将暴露生活个人情况，还有人类身体情况。网上各种应用还会收集个人喜好，因此通过数据汇总描绘出个人画像。比如收入高低会导致选择品牌有所不同，身体情况也会导致购物情绪，自己个人喜好会影响各种娱乐平台推送。这样下去，每个人都会被精准画像，自己毫无隐私可言。一旦这些数据被有心人利用，将会导致人类危机发生。

大家对算法时代有什么看法，欢迎留言讨论。

⑥ 简述计算机的发展历程

第1代：电子管数字机（1946—1958年）

第2代：晶体管数字机（1958—1964年）

第3代：集成电路数字机（1964—1970年）

第4代：大规模集成电路机（1970年至今）

计算工具的演化经历了由简单到复杂、从低级到高级的不同阶段，例如从“结绳记事”中的绳结到算筹、算盘计算尺、机械计算机等。它们在不同的历史时期发挥了各自的历史作用，同时也启发了现代电子计算机的研制思想。

(6)算法系统时代扩展阅读：

计算机发明者约翰·冯·诺依曼。计算机是20世纪最先进的科学技术发明之一，对人类的生产活动和社会活动产生了极其重要的影响，并以强大的生命力飞速发展。它的应用领域从最初的军事科研应用扩展到社会的各个领域，已形成了规模巨大的计算机产业，带动了全球范围的技术进步，由此引发了深刻的社会变革，计算机已遍及一般学校、企事业单位，进入寻常百姓家，成为信息社会中必不可少的工具。

⑦ 搜索流量来了递增支付买家数流量不涨反掉，为什么！

正文

在购买者数量增加之前，首先要谈谈核心问题-流量层次。

什么是流量层次，不是流量性质的潜在客户，而是从流量层次上升的倾向，简单来说就是流量层次的影响因素。

下半年进行检索的学生是否发现了检索流量变成波浪梯式上升的现象，以前只要支付购买者数量增加检索就很难上升？

而且，有趣的规则的各级总是千人左右变动，基本上第一流量级为500-1000，第二流量级为1000-2000，第三流量级为2000-3000，第四流量级为3000-4000。的双曲馀弦值。的双曲馀弦值。的双曲馀弦值。以下类推。

在搜索流量上升的通道中波形阶梯形状特别明显，在第一流量水平上增加数十张的话，可能会得到500张以上的搜索搜索。如果再快速增加购买者的数量，就会发现一点作用也没有。有时流量不上升反而会下降。许多同学一定会说是人群不允许的问题。事实是这样吗？

波形阶梯式流量增加背后的真相是什么？

如果之前的《关于淘宝搜索推荐算法排序机制和2021年搜索变化的方向》一文中，应该可以看出玄机

结果是机器学习算法模型的影响。

以前统计算法模型还占有很大一部分权重，从2019年下半年开始第三代推荐搜索算法，真正进入了系统推荐算法时代，以前统计算法只要你做得好就能撬开流量爆炸，现在也是暂时的

为什么现在的检索流量波形阶梯式上升也是机械学习算法模型的计算力和时效的原因。

另一方面，机械学习算法模型分析您的产品根据您的产品建模推荐需要一定的时间。

第二，机械学习算法模型根据用户和商品交流产生的行为数据，通过语言召回和向量召回，由于语言权重和向量权重的问题，不能同时获得权重。像玩游戏一样，必须逐步打破一个层次的一个层次。

这是波形阶梯式上升的形态。

如果你能理解我在说什么，你必须尊重系统，并根据系统算法模型进行操作节奏调整和布局。

无法获得检索流量的几个问题:

第一，布局语言过大，竞争环境不好，一般实战中直达语言过大，无指向性，检索方面的操作也是如此。

第二，人群标签的问题，人群标签首先是购物意图正确，然后是定制属性标签，不重视购物意图的测试。

第三，种子群标签的准确性从用户、商品和行为数据三个方面考虑。

第四，词系布局的问题，词系布局是词召回中如何提高词语权重的问题。

第五，关键词和人的点击率和转化率问题。

第六，是人群流动带来的问题，直通车智能新点击量过大，喜欢使用抢劫助手卡的第一屏幕，这两点对搜索产生影响，多是因为使用场景错误。

除了上述原因外，还有一个因素不为人所知。

如何理解坑产因素，如果想迅速突破这个项目的影响，不是你增加的速度，而是核心是对方没有给予机会，对方是什么体积。

你的搜索流量比你的竞争对手多，我上一篇文章说你的强度来自你的对手有多弱。

词召回和向量召回是机器学习模型的核心分析和判断因素，所以尊重系统，越破坏系统越欺骗。

词向量和向量回调如何优化？

语向量这一重叠游戏中重复的最好方法是语系布局，如果更准确更强的话，从类别布局和商品向量布局开始。

其他，例如向量召回，系统不仅会根据标题中的分词，还会根据意思进行语义相似度的语义向量推荐，明确方向性地知道该怎么办。

人群标签的判断和确认模型:

为什么直通车增加现在很难检索，原因真的很多，在这里再明确两点。

第一，直通车测试和判断的初始人标签图像和真正成交人标签图像的相似性问题。

你测试的一组标签组合、二组、三组、不稳定或不能扩大，ppc一天比一天高。

第二，直通车词系和检索方关键词系的相似性问题，今天要做好检索，首先要判断系统，即机械学习算法模型是什么，不是计算，系统是计算，系统是如何判断产品的

很多同学根据我之前在标签上叠加玩法4。0之前说的测试步骤一步一步测试，之前有用，现在效果不好，为什么？核心是竞争的问题。

我们要测试人群标签，了解人群标签是什么，核心组合的标签有几个。

这一点大家都不知道，基本上以性别、年龄、消费能力、职业、城市水平等最核心的水平为中心进行测试，很多同学问为什么我测试的数据不好，大问题是购物意图不集中。

除此之外，与品种有很大关系:

标准品和非标准品有一定的不同，但测试逻辑不变。

所谓一词一市场，一属性一群的关键词不同，检索背后的人不同，测试的定制人的属性也不同。

因为不能做所有人的生意，所以首先找到适合自己产品的性别、年龄、消费能力的人。

所谓的人必须有同样的购物意图，但是有多少学生统一了购物意图，测试了定制的人。

有多少同学分别测试了购物意图语和成交语。

为什么你测试的人群标签是正确的，但或者你测试的人标签流动性大，不能测试特别好。

基本问题是场景分析不足，购物意图是从潜在客户到新客户的过程，看点击率和收藏购买率，成交词是新客户成为老客户的过程看转化率。

关键词布局必须有两个场景:

第一，从潜在客户到新客户反映购物意图

第二，从新客户到老客户反映购物意图的成交方向

也就是说，你布局的关键词必须有两种。

有购物意图的人和有购物意图的人，一个是收获。

新阶段看的是潜在客流转移到新客户的收藏购买情况，收割看的是关键词的转化率。

只以转化率测试人群，语言方面和定制人群有很大的不稳定性，过滤数据不稳定。

过于稳定的语言和定制的人们，如何正确扩大范围锁的死亡。

因此，关键词布局基于两个场景:

最大化有购物意图的人，必须仔细分析具有属性的类别词，找出成交属性的方向

这两者之间的矛盾

这里还需要关键词转换率问题和词系的焦点方向的前提。

如果词性差异很大，即使直通车计划的变化很好，也很难进行检索。因为直通车关键词和检索关键词的词向量不在向量上。

成败取决于细节，通常问自己是真的知道还是不知道。

尊重系统，逐渐完成检索的增加，检索关键词下市场更是战场，你是狙击战、规模战、歼灭战还是游击战取决于你自己的现状资源和对战场环境的判断，进行检索，检索确定店铺的生死不是从流量的角度来考虑，而是从人群种子人群的图像来考虑，检索是最准确的优化种子人群标签图像的端口，推荐检索，手淘推荐是基于店铺种子人群标签图像的准确性

这一切的开始都是从购物意图开始的。的双曲馀弦值。的双曲馀弦值。

还有一句话，现在的时代:有流量不等于转换，从流量到订单，道路还很长，值得研究和学习。

七掌柜-鬼哥

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⑧ 算法时代到来 工程师能取代人工编辑吗

算法时代，或者说人工智能时代的到来将会冲击很多具有单一性、重复性的工作，例如制造业和手工业，但是也无法代替人类从事创新活动，例如文学与绘画。拿编辑这个工作来看，人工智能可以替代整合推送的工作，却不能代替人写段子，不知道您说的人工编辑是什么工作，如果仅仅是整合等简单操作，就要小心了~可以说在未来，人工智能将代替人类进行绝大部分工作，软件设计师将是最后一个人类的工作（恐惧有没有）