在九月份就被借调到了阿狸巴巴，为阿狸云的布局提供技术支持。

而那天被顾诚留下来单独面谈的张一鸣，在完成分布式编译架构的“目标”之后，就被单独关照抽调了出来，加入到了一个顾诚直属的神秘项目组中。

在新项目组稍微干了几天，张一鸣就觉得成就感爆棚，浑身都是干劲。

这个项目，叫做“智能搜索推送”。

看上去，带了搜索两个字，似乎跟百度家的业务有点重合，但是深入进去仔细研究，就知道完全不是一回事。

百度的搜索，是对客观题比较友好，而对主观题并不友好的。比如一个人如果百度“甲钴胺片治什么病”这种客观题，度娘马上可以给出答案（没有莆田系的关键词干扰的话），但是如果百度一下“年最好听的歌”这种问题，度娘就爱莫能助了，只能给出今年最热搜的歌名，但搜索者喜不喜欢就不知道了。

顾诚给张一鸣画饼的这个项目，是个性化的智能推送：通过分析用户的内容产品消费习惯大数据，大致推算出用户的爱好。一旦用户搜索某些内容关键词，就把最符合用户审美习惯的内容优先排序在搜索结果的最前面。

最终的结果，就是“一千个人眼中有一千个哈姆雷特”，每个人搜索同一个关键词，得到的结果都不一样。

这事儿看着很美，不过没个两三年的苦功，是不可能做出成绩来的。

一方面，用户的喜好画像非常艰难，需要多年的深度学习型人工智能算法的打磨、砥砺。

另一方面，还要考虑用户看同类东西过多之后会不会形成“信息孤岛”，看多了会不会腻，会不会因为“重复旧闻”而抵触，从而需要调整外部扰动的频次。

最后，处理如此海量的数据，所需要的云计算资源目前也不够。在计算资源变充分之前，“一千个人眼中有一千个哈姆雷特”是不现实的，只能先从“一千个人眼中有十个一百个哈姆雷特”这种角度努力。

通过分析用户的行为数据，把用户每千人、百人……乃至最后数人归并到一个用户组里，默认同一组里的人兴趣爱好完全相同，然后渐渐深入……

这个项目顾诚定下的指标是年初步出成果，可见其难度了。

而且，网络科技会在这个项目中每年投注入数亿美元的科研经费——顾诚了，从今年开始，他会拨出《魔兽世界》的运营毛利，来补贴这个内容分发算法的科研。

别觉得这点钱多，平行时空的年之后，扎克伯格的fcbk在这方面（信息fd流领域）花的科研经费只会比这个价码更多。

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