猫眼影戏
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李治
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猫眼影戏记者 徐琨鹏 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
闻乐 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
现在给鹅厂投简历，还来不来得及？（老板别看）
这趟来蹲腾讯广告算法大赛的现场，我坐在台下直拍大腿——
冠军直接揣走200万奖金，亚军季军的奖励也都是六位数起步，哪怕只是站上答辩台，每个选手都能抱一台崭新的iPad走……
于是我坐在观众席上重复确认一件事：我昔时学盘算机的时间，怎么没加入这种活动？？
讲真，作为一个一经也在实验室里敲代码的盘算机学生，真正让我动了“求职”心思的，并不但是这些看得见的奖励。
更主要的，着实是通过大赛啃实战级赛题的时机、获得实习或者直通offer的通道，尚有大厂提供的算力清静台等资源的诱惑。
用最前沿的问题练手
这场算法大赛的赛题是「全模态天生式推荐」，名字听起来有点长，但它指向的，着实是当下广告和推荐系统里最前沿、也最靠近真实营业的一类问题。
简朴说，以前做广告推荐，更多是盯着用户点过什么、看过什么，再配合一些文本特征来判断“你可能还想看点啥”。
但现在这套逻辑不太够用了，用户面临的早就不但是文字列表，而是大宗图像、视频、音频混在一起的内容流。
全模态天生式推荐要做的，就是把这些来自差别模态的信息统一建模，再用天生式模子的方法，直接天生推荐效果。
这也是为什么赛题会涉及大模子、天生对抗网络、扩散模子等AI要领。
全模态天生式推荐真正进入工业实践，也就是近两年的事情，可以说这次的赛题就是腾讯广告现在最重视的手艺
并且这类问题不但贴近真实营业，挑战也很是详细。
大赛提供的数据集是脱敏后的腾讯广告用户的全模态序列，序列中的每个行为包括富厚的ID信息，以及文本和视觉等多模态信息。
多模态数据引入后，噪声会显著增添，差别模态之间的对齐问题更难处置惩罚 ；数据漫衍高度不均，长尾样本和冷启动问题会被显着放大 ；序列一旦拉长，显存占用、训练效率和推理时延，都会成为绕不开的工程约束。
虽然挑战多多，但别以为角逐历程中只有无限无尽的“卷”，现实上角逐全程气氛很是之友好。
尤其体现在选手们在小某书的这场跑分团建上，各人相互交流思绪、分享踩坑履历：
“大佬这个参数怎么调？”“佬，用你的要领优化完速率飞快！”……
从预赛最先算，这场角逐一连了四个多月，我也在决赛答辩阶段来到了现场。
最主要的虽然就是听一听选手们的计划。
冠军队Echoch的计划焦点在于大规模序列建模与工程可落地性。他们围绕用户全模态行为序枚举行建模，通过对高维ID特征举行压缩处置惩罚，降低显存和盘算开销，从而支持更长序列、更大batch的训练规模。
在建模上，计划强调对用户恒久兴趣演化的描绘，并在曝光、点击等多目的约束下举行统一优化，最终在大规模测试集上取得最优整体指标体现。
亚军队leejt的重点放在数据质量与结构建模上。面临多模态特征缺失率高、噪声大的问题，计划先对视觉与内容特征举行筛选和聚合，再基于Transformer的时序结构建模用户行为。
同时引入图结构描绘用户、广告与语义特征之间的关系，以缓解样本希罕和冷启动场景下的信息缺乏问题，在稳固性和泛化能力上体现突出。
季军队也许明天则从使命拆解入手，对曝光、点击和转化举行显式区分建模，并接纳条件天生方法展望用户后续行为。
该计划强调效果与真实广告投放逻辑的一致性，在推理阶段对低价值曝光举行过滤，使模子输出更贴近现实营业决议需求。
关于这些计划，腾讯公司副总裁蒋杰直言：
算法大赛让我看到了这些年轻人做的计划不比现在工业界自己做的事情差。让我很是惊喜的是学生们对大模子的明确能够跟上工业界的潮流，甚至计划更有立异性。
听完两天的答辩，我不但被这些五花八门的方档册到了，还视察到一个很有意思的事情。
选手们不但单是奔着奖金来，着实也想获得一个进入大厂的时机。事实有同砚“夹带私货”，都把「正在找事情」这样的昭示体现大写加粗搬上了答辩PPT的首页（doge）。
没错，台下评委席坐着的就是包括招聘部分在内的种种认真人以及……腾讯公司副总裁蒋杰。
好好好，这是“真·boss直聘”。
角逐就是一条通往大厂的快速通道
这时间我也反应过来，腾讯广告这波一方面是想办一场标杆级别的算法角逐不假，另一方面也是在给学生们搭一条通往大厂的快速通道
先说办角逐这件事自己。
着实不难明确腾讯广告为什么敢把赛题出到这个难度，无论是全模态天生式推荐，照旧广告链路中对效率、稳固性和规模的要求，这些都不是暂时拼集出来的命题，而是已经在真实营业中被重复验证、一连演进的偏向。
从已有实践来看，腾讯广告在投放、创意和怀抱等焦点环节，已经形成了较为完整的AI手艺系统，并且这套能力都是在一样平常营业中，经由恒久重复磨练、试错、打磨出来的。
在这样的配景下，把靠近营业真实形态的问题拆解出来，交给学生去做，更像是一种顺势而为。
赛题之以是敢贴近实战，并不是由于难度设计得激进，而是由于背后已经有成熟系统在跑，况且，腾讯有很是重大的用户盘，有足够多的工程履历和数据基础兜底。
但想做一个有一连影响力的大赛IP，投入的资源就得有至心、有吸引力。
这些在大赛提供的380万元总奖金池配套的算力支持中足以见得。
顺便提一下，大赛原设定的奖金池是360万元，由于决赛答辩当天一支步队的计划很是亮眼，于是现场暂时增设了20万元的立异奖（鹅厂大气）。
不过，着实很容易被忽略的一点是，包括数据集、算力等在内的这些赛题资源并不但是集中在少数决赛步队身上，而是贯串整个赛程，对所有参赛者开放。
那就可以明确成，这次大赛就是对整个学生群体开放的手艺练兵场
最终，角逐吸引了全球8400余名学生、2800多支步队加入，笼罩近30个国家。
最前沿的问题+顶尖资源+普遍的影响力+周全练兵的社会价值=一场标杆级手艺赛事。
角逐办完，那就到了另一个环节——揽人
无论是给现金奖励、实习时机照旧offer直通资格，着实都是鹅厂在向选手抛橄榄枝。
换个角度看，搞算法大赛这事儿也很高明。
与其校招季在各大高校的招聘会上支起摊位，不如用差未几的人力、物力本钱办一场贴近真实的工业级赛事，把最合适的人群集到一起，集中视察、集中交流。
并且角逐自己就带着筛选逻辑办的。
预赛阶段，数据规模和目的相对收敛 ；进入复赛后，训练和测试数据被整体升级，序列规模从1M扩展到10M，同时建模目的从偏点击，扩展到笼罩曝光、点击与转化的完整链路。
这一步升级，对选手来说并不友好，却很是真实。
作为一个一经学盘算机的人，我很清晰这种转变意味着什么——原本还能委屈跑通的计划，可能一夜之间就会由于显存、训练效率或工程结构被镌汰。
以是，到了决赛阶段，留下来的已经不是“某一次跑分跑得巧”的步队，而是能在数据规模和目的重漂后一连升级的情形下，计划依然建设的那一批人。
这套历程，实质上已经完成了一轮相当靠近真实营业情形的能力验证。
这样一来，看着排行榜里显着确白的分数，既阻止了在海量简历里大海捞针，错过真正的手艺好苗子，又能跳出“纸上谈兵”的局限，直观磨练学生的真实手艺能力和落地实操水平，最终找到贴合需求的硬核人才。
这场算法大赛，对主理方来说是在挑好苗子 ；关于学生们来说，又何尝不是一条进入大厂的快速通道呢？
资源之外，大厂抢人更比细节
较量关注AI圈动态的朋侪可能有所感知，不管是硅谷照旧海内大厂，今年的人才争取战都打得极为强烈。
高薪挖角、定制化福利、快速提升通道……各家纷纷亮出种种优厚条件。
腾讯自然也不遑多让，先不说薪资上不封顶的青云妄想，就在今年4月，公司宣布启动史上最大的就业支持妄想。
该妄想聚焦青年群体的就业需求，让更多人有时机走进大厂、磨炼手艺、积累履历，为职业起步加速。
在这一妄想的推进节奏中，2025年腾讯就面向天下吸纳了10000名校招实习生，而这内里有六成岗位是面向手艺人才开放的。
研究职员的步队在一直壮大，也就说明，公司对开发的投入也在一直加大。
不但是想步伐要把人才招进来，鹅厂在学生眷注这件事上，也确实是下了功夫
不管是这次的算法大赛照旧之前把招聘会直接开进ICCV 2025，在聊手艺、聊求职意向之余，腾讯都特殊为加入活动的同砚们设置了午餐会、交流晚宴等“面基”局。
这活动可让不少同砚都开出了“惊喜盲盒”，见到了久仰台甫的网友。这样一来，同砚们在手艺气氛之外，体验感也拉满了。
现实上这州操作都在释放一个清晰且强烈的信号：我们要人，要年轻人
在今年算法大赛的现场，很显着能感受到被年轻人“困绕了”。和几位选手聊了聊，甚至发明其中不少都是00后。
青睐年轻人这一点，通过最近一个重大的人事情换——被放在腾讯AI主要位置上的28岁年轻人姚顺雨的身上也窥见一斑。
这里小声说一句：鹅厂你还蛮挺吸引顶尖人才的眼光嘛（doge）。
BTW，今年肯定有像我一样错过这波时机的朋侪，以是，在此期待明年尚有大赛，还要大办特办！
搞AI的年轻人们快来和本·量子位一起催催～
着实看完今年决赛走出腾讯大楼的时间，我想投简历的想法更强烈了——
由于鹅厂周围的晚霞，好美啊……
— 完 —
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现在，在中国，创业者通常要面临许多挑战，好比，缺少创业和治理履历、欠缺初期启动资金、难以吸引卓越手艺人才等，诸多因素使得创业现实乐成率并不高。而美国硅谷这个创业者的摇篮，已经形成了从天使投资到中、后期危害投资的完整的、流水线式的系统。一个好的想法哪怕是在看法验证期都可以获得10～50万美元天使资金的支持。而天使投资人又往往是前乐成创业者或公司高管，有着深挚的业界履历和配景，除了资金之外能够给立异公司带来他们的视野和业界关系，导入专业职员和治理履历，之后危害投资会对天使项目后期跟进。20xx年，美国的天使投资占危害投资总体盘子的40%至50%，共有26万多个活跃的天使投资人和组织。然而在中国，虽然20xxx年以来危害投资快速生长，可是天使投资群体还未成熟，天使投资领域仍是一大块空缺。危害投资苦于找不到足够多的、后期的好项目，创业者苦于找不到足够的早期支持。
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