迈入短视频时代,快手正式开始了技术驱动的发展,在内容创作端,为了给予使用不同硬件的消费者较为一致的创作感受,快手在语音姿态识别、AR增强现实、图形校正、音乐节奏匹配、面部识别等多个领域持续进行AI方向的研发。 其中较为知名的是快手自研KTP架构技术,该技术涵盖网络状态估计、网络传输控制、信源信道联合优化等多个维度. KTP已全面服务于快手的业务,短视频上传达到抗90%丢包,上传失败率相比传统TCP降低27%,取消率降低23%;直播连麦延迟低于400ms,并且对20%丢包做到无感知;支持多路复用,可以做到无感知网络切换,用户在WIFI和4G间互相切换时,网络也不会中断。 图:快手KTP简介 快手在内容的分发上,采取了双向利用的方式,即对用户的内容进行迅速识别,之后进行在线推荐及日志系统训练。 在线推荐引擎包括了检索、线上模型预测和排序三大引擎。其中检索引擎,可以利用深度学习技术对视频作品和用户进行精准理解;线上模型预测引擎利用深度学习技术通过对特征的比对,为用户进行视频推荐;排序引擎则用于快手社区内容多样性、内容风控和原创保护等方面。 日志系统则会将用户的实时行为以秒级的速度及时更新到模型中,内容则用于对新增视频的线下挖掘和模型的训练。
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