关谷的料理对决过去三天后，爱情公寓迎来了一位久违的住户——陆展博。
他是胡一菲的弟弟，在美国硅谷工作了好几年，这次回国休假一个月。本来计划好好放松，结果人还没倒完时差，公司的越洋电话就追过来了。
周六上午，乔卫东晨跑回来，看见一个戴着黑框眼镜、头发乱糟糟的年轻男人正坐在三楼楼梯口，抱着笔记本电脑疯狂敲代码，嘴里还念念有词。
“该死的……这个优化怎么就是不行……”
乔卫东认出这是陆展博，胡一菲给他看过照片。
“陆展博？”他停住脚步。
展博猛地抬头，眼镜滑到鼻尖：“你……你是？”
“乔卫东，新邻居。”乔卫东伸出手。
“哦哦！乔先生！一菲跟我提过你！”展博连忙合上电脑站起来握手，“她说你很厉害，什么都会！”
“过奖了。”乔卫东看了眼他的电脑，“工作很忙？”
“何止是忙……”展博苦着脸，“公司新项目，AI推荐系统优化，deadline就在下周。我都回国休假了，还被拉着远程debug……”
他看起来很疲惫，黑眼圈很重，身上的T恤皱巴巴的，一看就是熬了夜。
乔卫东想了想：“要不要来我那儿坐坐？我泡壶茶，你慢慢弄。”
“可以吗？不会打扰你吧？”展博有些犹豫。
“不会。”
五分钟后，两人坐在3603的客厅里。乔卫东泡了一壶普洱，展博重新打开电脑，屏幕上密密麻麻的代码让人眼花缭乱。
“具体是什么问题？”乔卫东给他倒了杯茶。
展博推了推眼镜：“是这样，我们在做一个电商平台的个性化推荐系统。传统的协同过滤算法准确率不够高，我们想引入深度学习，但训练成本太大，线上推理速度又跟不上……”
他说了一堆专业术语，语气越来越烦躁：“我试了三种模型架构，优化了七次参数，准确率才提升了0.3个百分点，根本达不到产品要求。老板说再搞不定就要换方案了……”
乔卫东安静地听着，偶尔点点头。等展博说完，他问：“能给我看看你们的数据特征工程吗？”
展博愣了一下：“乔先生也懂这个？”
“略懂一点。”乔卫东说，“以前投资过几家AI公司，看过一些。”
展博将信将疑，但还是调出了代码。乔卫东凑过去看，手指在屏幕上滑动，目光快速扫过一行行代码。
看了大概三分钟，他开口：“问题出在这里。”
“哪里？”
“特征交叉的方式。”乔卫东指着一段代码，“你们只用了一阶和二阶交叉，对于用户行为这种高维稀疏数据来说，信息损失太大了。”
展博眼睛一亮：“对！我也想过这个问题！但高阶交叉计算量太大……”
“可以用FM（Factorization Machines）。”乔卫东说，“或者更好的，DeepFM，把深度神经网络和因子分解机结合起来。既保留了低阶特征交互，又能捕捉高阶非线性关系。”
展博张大了嘴巴：“DeepFM……我听说过，但没实际用过……”
“现在用的人不多，但效果不错。”乔卫东拿过一张纸，开始画示意图，“你看，这里用DNN处理高阶特征，这里用FM处理低阶特征，最后融合。这样既能保证效果，又能控制模型复杂度。”
他在纸上写下几个公式和架构图。展博看得如痴如醉，眼镜后面的眼睛越来越亮。
“还有这里，”乔卫东又指向另一段代码，“负采样策略可以优化。你们现在用的是随机负采样，效果不稳定。可以试试基于流行度的负采样，或者更高级的，对抗式负采样。”
“对抗式？”展博完全没听过这个词。
“简单说，就是用一个生成器来产生‘难负例’。”乔卫东又画了个图，“这样模型能学到更有区分度的特征。”
展博彻底服了。他从硅谷回来，自以为算是技术前沿的人，但乔卫东说的这些，有些他都没听过！
“乔先生，您……您这些是从哪儿学的？”他结结巴巴地问。
“多看论文，多实践。”乔卫东轻描淡写，“AI发展很快，每天都有新东西。不过万变不离其宗，底层逻辑是一样的。”
他喝了口茶，继续说：“另外，我觉得你们的方向可以调整一下。”
“怎么调整？”
“现在大家都在做精排，就是最后那一步的排序模型。”乔卫东说，“但真正决定推荐效果的，往往是前面的召回阶段。如果召回池里没有好东西，再怎么精排也排不出花来。”
展博猛点头：“对对对！我们CTO也说过这话！但召回怎么做？我们试过ItemCF、UserCF，效果都一般……”
“试试多通道召回。”乔卫东在纸上又画，“一条通道做协同过滤，一条通道做内容匹配，一条通道做热点补充，还有一条……做探索。最后用一个简单的模型做融合，把各通道的结果汇总到召回池里。”
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