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林浩的心臟重重跳了一下。
张一鸣。
这个名字，他上辈子在无数科技新闻里见过：今日头条创始人，字节跳动ceo，中国网际网路新生代巨头。
但现在，他只是个在网吧啃《算法导论》的穷学生。
“我叫林浩。”
林浩伸出手。
张一鸣握手。
手很瘦，但有力。
“你刚才说，浩宇科技？做游戏的？《血战天下》是你们做的？”
“你知道？”
“玩过。”
张一鸣说，脸上第一次露出一点笑容，“国战系统很厉害，同步算法做得很好。
我逆向分析过客户端，你们的预测矫正模型，比论文里的方案更实用。”
“你还逆向分析？”
林浩笑了。
“兴趣。”
张一鸣说，“我觉得，游戏里的很多技术，可以用在其他地方。
比如状態同步，可以用在实时推荐上——用户每点一次，系统立刻更新推荐列表，像游戏里每动一步，画面立刻更新。”
“思路不错。”
林浩说，“但实时推荐的计算量太大，伺服器扛不住。”
“所以要做增量更新，做局部刷新，做客户端缓存。”
张一鸣语速快起来，眼睛里有了光，“就像游戏里，只同步视野內的玩家。
推荐系统里，只更新用户可能感兴趣的几个品类。
其他部分，用缓存，用异步更新。”
林浩听著，心里越来越惊。
这个二十岁的年轻人，思维已经跳出了时代。
他看到的不是眼前的技术局限，是技术背后共通的逻辑——状態同步、增量更新、缓存优化，这些游戏引擎里的概念，被他自然地迁移到推荐系统里。
“你做过实验吗？”
林浩问。
“在实验室跑过小规模数据。”
张一鸣从书包里掏出一个软盘，“里面是模擬数据，十万用户，一百万新闻，用简单的协同过滤，准確率只有30%。
但如果加上时间衰减因子——用户最近的行为权重更高——能提到40%。
再加社交关係——朋友喜欢的，你也可能喜欢——能到50%。
但计算量指数级增长，单机跑一次要三天。”
“用分布式。”
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