從某種角度說，我們可以做一些補(bǔ)充性，或者說問題降解、難度降解的事情。我們把學(xué)生某種學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)用一種手段，比如拍照搜題、1V1答疑，還有很多其他的模塊，收集起來，進(jìn)行建模。然后做成各種各樣的模型，輸送給另外一個大腦。在這個過程中，我們就完成了部分知識或者記憶的傳輸。然后我們想做的是，利用他山之石來讓其他一些學(xué)生可以攻玉，這個就是學(xué)霸君要做的事情。

　　今天想跟大家分享的有幾點。首先簡單介紹一下，我們的創(chuàng)業(yè)動機(jī)，然后是開始的第一步，即搜題的一些核心技術(shù)。另外，我還會講講1V1的實時答疑，這方面也有很多核心技術(shù)。

　　我們在2012年11月開始創(chuàng)建團(tuán)隊，摸索了一年，終于在2013年的10月1號懷著忐忑的心情，把第一版的拍照搜題的APP推送上線。我們是非常緊張的，因為那時候，國內(nèi)還沒有太多這樣類型的產(chǎn)品可以參考。它的實際效果、搜索命中率是怎么樣，都是個未知數(shù)。

　　等到第一版上線的時候，我們發(fā)現(xiàn)，用了一大堆非常裸、非常的低效的平平手段創(chuàng)造出來的OCR加搜題的模塊，能夠達(dá)到百分之四十幾的搜索命中率。我們覺得這個東西有戲。在那個之后，我們逐步迭代各種版本，到現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)布了三個主要的文字識別版本，大概是93%左右的搜索命中率。到目前累計搜索接近20億次。每一道題的搜索，后面緊密連接一個電話號碼，就是學(xué)生注冊的時候填寫的電話號碼。這有什么用呢？等一下我會跟大家分享一下。

　　在2015年9月1號，我們首推了實時答疑。然后第二波的征程就開始了。中國學(xué)生比較靦腆，很多時候遇到問題不敢問、不想問、不會問。老師的情況是，在二三線城市的老師的薪酬并不是特別高，但是他們有一部分空閑時間。大部分中國的家長都是望子成龍的，愿意付很多的錢投資在小孩的學(xué)習(xí)上，他自身又沒有時間和能力去輔導(dǎo)他。這樣，學(xué)生在有問題的時候，沒法得到有效的解決。在這種情況下，我們就進(jìn)一步衍生了一個實時答疑的產(chǎn)品，把相隔千山萬水的老師跟學(xué)生之間的距離變成了5秒。

　　我們的模式是，可以把它理解為在線教育的Uber，用手機(jī)APP去呼叫老師，呼叫服務(wù)。學(xué)生遇到題目不懂，任意一個位置的學(xué)生拿起手機(jī)來直接就拍，拍了之后，我們就會對他進(jìn)行識別，會搜索，把答案推出來。甚至有解析，解析非常重要。如果學(xué)生看不懂，呼叫一下老師，老師會跟學(xué)生互動，他會用相應(yīng)的策略去講不一樣的解題思路。

　　我們用這個APP就做到這樣一個效果：老師拿題就講，學(xué)生不懂就問，問懂為止，真正做到今日難題今日斃。在這樣的模式下，我們所推崇的就是效率的提升，這是我們在學(xué)習(xí)里面經(jīng)常不能得到滿足的一個比較大的問題。怎么樣做到這些呢？

　　接下來講核心技術(shù)。首先，為什么要去做大量的行為數(shù)據(jù)的采集。行為數(shù)據(jù)的采集實際上是學(xué)霸君在做的真正的內(nèi)容，拍照搜題、1V1答疑也只是采集數(shù)據(jù)的兩種手段。以后，我們還有其他的采集手段會逐步開放出來。2012年、2013年創(chuàng)業(yè)初期，我們思考的一個問題是，怎么樣去捕捉學(xué)生的大腦?？刂普摰淖鎺煚斒峭龋麑刂葡到y(tǒng)提出兩個指標(biāo)，一個是可觀，一個是可控。而學(xué)生的大腦是極度不可觀測、極度不可控制的一個系統(tǒng)。那怎么樣去觀察學(xué)生大腦里面的一些東西，并且勾勒出能力缺陷的空間呢？

　　我們討論了很久，決定從所有的書籍開始入手。怎么樣去采集書籍的內(nèi)容，這個就最終導(dǎo)致我們花了很多精力去做拍照搜題的一個產(chǎn)品。有了一個idea之后，我們非常興奮，但是馬上就遇到一個坎，發(fā)現(xiàn)文字識別實在太難了。那時候我們還沒有專門的歐西亞團(tuán)隊，都是技術(shù)的小白。我們所搜集到的圖片都是亂七八糟的圖，有非常模糊的，有各種扭曲的。這個是技術(shù)難題，但是我們必須要解決。

　　我們就開辟一條跑道，這個跑道非常曲折，在這條彎路上，先后探索了印刷體、中文識別、公式識別、英文識別、表格識別、圖像識別、自然語言處理、手寫識別、卷面的版面分析，以及高并發(fā)的圖像的處理框架，這些都構(gòu)成了基礎(chǔ)識別團(tuán)隊。然后相應(yīng)的團(tuán)隊也已經(jīng)組建起來。

　　文字識別上，第一步要做的就是單個文字的識別。我們用的是深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，從20億的虛擬字庫里面去進(jìn)行訓(xùn)練，最終的單字識別率現(xiàn)在是99.5%。考慮到里面有很多是模糊字，所以在清晰的情況下，基本上就是四個九到五個九左右級別的精度。這張圖顯示的是基本的技術(shù)結(jié)構(gòu)。模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有若干個輸入，輸入之后有正向的應(yīng)急信號，也有正向的增強(qiáng)信號，也有負(fù)向的抑制信號，所有信號疊加之后，有綜合的輸出。然后我們把所有的網(wǎng)絡(luò)用大概幾千萬或者是幾百萬個單元組合在一起。

　　分享一個題目。對于一張圖片，我們切割出來，一個字一個字，每個字首先做一次卷集，把它某種方向的一個特征提取出來。第二步做一次下采樣，把它變成一個更小的一個圖。第三步再做一次卷集，然后變成看不太清楚，但是反映了一些文字的高層特征的圖。第四步再做一次下采樣，會變成一個更小的圖，然后做一個全連接，這是一個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。最終的輸出實際上是對所有字的自信度的打分。比如說在這個結(jié)果里面，層次是91%的進(jìn)度，那么這個圖片對應(yīng)的就是層的一個輸出。

　　然后我們還克服了若干其他的問題?，F(xiàn)在完成了這樣的一個場景，就是我們可以把人眼基本上看不太清楚的東西，變成可以看見的東西。像這張圖里面，現(xiàn)在就可以把它浮現(xiàn)到可讀可識別這樣一個階段，這也是圍繞著圖像處理的一些手段。還有手寫識別，在拍題搜題里面，它的出現(xiàn)概率不會很多，2%左右，但是這一塊的技術(shù)，對1V1答疑是一個基礎(chǔ)的技術(shù)。

　　先看一個結(jié)果。這是我們在收集拍攝、拍照搜題出來的一個結(jié)果，里面的正確率基本上還可以，但是有一個錯誤，這個錯誤實際上導(dǎo)致了，數(shù)學(xué)引擎技術(shù)沒法完全波接這樣一個結(jié)果。如果這一套，這個字也識別對了，負(fù)一識別為負(fù)一的話，這道題在從數(shù)學(xué)引擎上是可解的。我們會進(jìn)入另外一個環(huán)節(jié)，就是對題目畫像。我們會把所有提干進(jìn)行一個拆解，然后把一些已知因素跟未知因素處理出來，做數(shù)學(xué)、語法素的應(yīng)用，最終把答案推理出來。

　　說了那么多，我來說一下應(yīng)用。在1V1實時答疑里面，假設(shè)這樣一個場景，老師在講題的時候，上面會不斷顯示，最重要的是類人腦的，或者沒有那么智能，而是一個某種程度上會思考的引擎，首先會分析老師的筆記。老師在上面畫了一張圖，我們會先做圖形的識別，它是一個立方體，有哪些虛線，哪些實線？

　　接下來會分析。比如說在這里面它寫了幾何法，后面寫了一個向量法，幾何法跟向量法都可以觸發(fā)相應(yīng)的知識圖譜，這個知識圖譜是圍繞著題庫建立起來的另外一個知識體系?；蛘咚麑懥艘粭l式子，在這種情況下，直接就把式子算出來了。

　　老師在講課的時候，他不是孤身作戰(zhàn)，他所講的內(nèi)容，得到我們的知識體系的支撐。然后會分析他需要什么，不斷為他聯(lián)動一些要講的內(nèi)容。還有更重要的是，所有觸發(fā)在分析引擎的時候，我們會把數(shù)據(jù)收集下來，這個才是對我們最有價值的，老師怎么講、用了哪些素材，最終會進(jìn)入數(shù)據(jù)庫。

　　第四個，是智能版面分析引擎。接下去我們要做的事情會更有意思。所有的卷子、書籍，首先可以做校正，然后會做智能化的切割，一道題一道題切割出來。如果這道題是可以解的，那我們給它解出來，如果這道題是數(shù)據(jù)庫有的，我們從數(shù)據(jù)庫搜索出來。每道題的頻次、考分、重要性全部分析出來。然后所有學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，就可以幫助學(xué)生去更精準(zhǔn)投放時間，避免時間浪費。我們通過圖像的切片，可以把整個任務(wù)切成一小塊一小塊，然后分發(fā)給圖像的云處理機(jī)群，做并發(fā)處理，最后把它拼接成綜合的結(jié)果，發(fā)送給相應(yīng)的處理終端。這個是我們云的架構(gòu)。

　　1V1實時答疑實際上可以類比為一個Uber打車的模式。我們把它說成是滴滴叫老師。這個模式一個核心技術(shù)，就是讓最合適的老師給一個學(xué)生講題。我們的老師不一定都是國家級優(yōu)秀老師，有很多老師在二三線城市耕耘了很多年，有不錯的講課經(jīng)驗，但是還沒有達(dá)到最頂級老師的水平。通過這樣的機(jī)制，讓老師不斷去提升在某個垂直知識點的熟練程度，不斷優(yōu)化，不斷優(yōu)化，不斷優(yōu)化。這個老師在某個曲折點上，他能講出比一級老師更嫻熟的內(nèi)容，這是我們的一個核心理念。

　　在調(diào)度上，我們有各種各樣的挑戰(zhàn)。首先老師的上線時間是不確定的，每一個老師上傳的板塊不一致，各地的考綱不同，講題方式也不同。學(xué)生是隨機(jī)提問的，對價格的敏感程度不一樣，一線城市可能愿意多花點錢，二線城市可能對比較優(yōu)惠的策略更感興趣。對于獲得的結(jié)果期待也不同。

　　所以，我們對各種策略需要有一個智能化的控制。然后大家看到這個系統(tǒng)是簡單的寫照。如果一個學(xué)生有問題，發(fā)起請求，然后進(jìn)入調(diào)度中心，這個調(diào)度中心會在問題空間里面選取若干個老師，然后發(fā)送，最后老師接單，就是這樣一個流程。

　　隱藏的技術(shù)就由這個架構(gòu)體現(xiàn)。最底層的是知識模型，包括知識導(dǎo)航、知識圖譜。往上一層，包括學(xué)生畫像跟老師畫像兩塊的用戶畫像，當(dāng)然家長畫像也是非常重要的。還有第三個，往上走就是預(yù)測算法。因為供需關(guān)系必須平衡，不平衡會導(dǎo)致整個系統(tǒng)崩潰，所以這塊也是非常重要的。最上面是偏運籌學(xué)方面的工作，需要對老師的需求跟供應(yīng)進(jìn)行建模，然后做最優(yōu)化、智能的調(diào)度。

　　現(xiàn)在我們已經(jīng)收集了接近20億次的學(xué)生提問、幾千萬左右的題目。我們使用自然語言理解，還有深度學(xué)習(xí)，對這些題目跟知識做梳理，然后把它整理成樹狀的結(jié)構(gòu)。比如說高中數(shù)學(xué)，現(xiàn)在有七大板塊，22個章節(jié)，550個知識點，三千多個題型，根據(jù)各地的考綱的不同，會有不同的版本，然后這些版本會導(dǎo)致問題更細(xì)致化。

　　但是整體的思想是，建成一個樹狀結(jié)構(gòu)的導(dǎo)航體系，可以把它類比為Uber系統(tǒng)的GPS，就用這個去分類各種題目、學(xué)生畫像等。接下來看一下怎么去用這個東西。第一個問題是，學(xué)生畫像是非常有意思的問題，學(xué)生是千人千面，沒有兩個學(xué)生是完全一樣的，但是我們通過某種統(tǒng)計規(guī)律可以抽象出一些共性，然后就可以用來做很多事情。

　　這張圖給大家看一下我們怎么去分析學(xué)生的共性，怎么去用這種拍照搜題數(shù)據(jù)。每個學(xué)生在系統(tǒng)里面呈現(xiàn)出很多的數(shù)據(jù)，這個數(shù)據(jù)就是我們非常大的財富，然后不斷去挖掘里面隱含的信息。首先用剛才說的那個GPS系統(tǒng)，就是知識的建模，把每一個題目的知識點抽樣出來，變成一個輸入，接上時間軸，把它扔進(jìn)一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這時候就可以抽取學(xué)生的各種特征。然后接下去，我們可以做一些分析。

　　舉個例子，可以看到學(xué)生的行為有個時間軸。學(xué)生的行為實際上是動態(tài)變化的，不是固定的，今天學(xué)代數(shù)，明天學(xué)幾何，會不斷變化，學(xué)生所問的問題，或者說需求的問題不斷變遷。那在這種情況下，有一個現(xiàn)象是可以利用的，就是學(xué)生之間的共性。比如說A學(xué)生，問了若干系列的問題，B學(xué)生問了若干系列的問題，后來來了個C學(xué)生，我們發(fā)現(xiàn)A學(xué)生B學(xué)生的共性非常強(qiáng)，那C學(xué)生接下去想問的問題或想了解的內(nèi)容，可以通過前面A學(xué)生B學(xué)生所形成的聚集去預(yù)測，這個對于分配老師、調(diào)度老師的策略上是非常有幫助的。

　　老師的畫像跟學(xué)生的畫像是完全不一樣的兩個問題。老師沒有學(xué)習(xí)階段的時間軸，很多老師各個年級都能講，但是他所講程度不太一樣。為了對老師進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆诸?，我們用了這樣的策略，就是競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我們把所有的老師，大概有幾千到接近一萬老師，映射到一張地圖，這是數(shù)據(jù)計算出來的地圖，用類似于商級來區(qū)分不同老師的分類，每種顏色代表著老師的一個類，這個只是龐大地圖里面的一小塊。

　　比如，綠色代表著老師會講立體幾何，紅色代表會講立方體這一塊，等等。對所有老師建模之后，注冊一個新的老師，他講若干道題之后，開始對這個老師進(jìn)行定位。比如，他講了立體幾何，可能還講了其他一些題，但是他立體幾何比較擅長，那最終會把他定位到這一個區(qū)域里面，然后不斷讓他講這塊內(nèi)容。這個就是我們老師畫像的應(yīng)用，這體現(xiàn)了需求和供應(yīng)兩方面。

　　需求供應(yīng)，我們需要去量化。接下一個核心技術(shù)就是需要去預(yù)測，每一個知識點、每一個知識板塊，有多少的供應(yīng)量，有多少的需求量，可以去設(shè)計老師的人源池的分配。每個地區(qū)供需關(guān)系不太一樣，這導(dǎo)致一個非常有意思的數(shù)學(xué)問題，就是龐大數(shù)據(jù)集多時序的一個預(yù)測。每個老師都有一個相應(yīng)講題的頻次、數(shù)量等，幾個月下來，基本上可以估出它的模式，然后就可以對每個老師的上線時間進(jìn)行預(yù)測，對講題的供應(yīng)能力進(jìn)行預(yù)測。

　　最后，根據(jù)歷史結(jié)果來估算老師未來的服務(wù)能力，然后可以對不同老師的能力進(jìn)行排序，有需求的時候，會根據(jù)這種排序去進(jìn)行動態(tài)的調(diào)度。這里面就有啟發(fā)性搜索的算法。接下來我們就講精益工程里面經(jīng)常用的庫存模型，把它用到1V1時答疑里面去，這個模型叫做Make toOrder，就是按需求去生產(chǎn)。

　　生產(chǎn)系統(tǒng)里面基本上有三個主要角色。首先是協(xié)調(diào)管理和調(diào)度的人員，我們現(xiàn)在是用95%的自動化加5%的人工去進(jìn)行協(xié)調(diào)管理，其目的就是為了調(diào)整老師跟學(xué)生之間的匹配關(guān)系。老師答疑的供應(yīng)，可類比為庫存，整個系統(tǒng)不斷生產(chǎn)，老師會不斷出來，如果庫存積壓的話，有庫存成本。

　　學(xué)生答疑的需求，可類比為市場需求，如果市場的需求不能得到滿足的話，那收入就會流失，如果需求太少的話，整個系統(tǒng)也跑不起來。這樣的系統(tǒng)建立一個數(shù)學(xué)模型，X代表著庫存大小，γ 1、γ 2代表著老師到來的頻次、學(xué)生到來的頻次。這就是一個數(shù)學(xué)問題了。

　　我們把它建成一個Markov過程，這是實實在在放在后臺調(diào)度的一個模塊。然后可以把Markov過程想象成為狀態(tài)機(jī)，有不同的狀態(tài)，每個狀態(tài)可以互相跳變，但是這個跳變有一定的概率。我們可以去模擬各種各樣稀奇古怪的分布，老師的分布不一定是正態(tài)分布或者指數(shù)分布那樣工正，可能是雙峰值、后尾的等。為了預(yù)測比較好的準(zhǔn)確度，用了非常特殊的一個分布區(qū)域?qū)λM(jìn)行建模。

　　建模之后，我們就可以做隊列的模型。老師進(jìn)來，服從這樣一個Markov過程，學(xué)生到來，服從另外一個Markov過程，它的參數(shù)是不一樣的。學(xué)生過來之后，如果有老師在等待隊列里面，他們就可以匹配，形成服務(wù)的一個對接，這就是一個好的開始。有了剛才Markov過程，接下去就是列出一大堆平衡方程，總共大概有幾十萬到一百萬的平衡方程，基本上是描述各種狀態(tài)之間的跳變。

　　然后再加歸一化條件，所有的概率的核等于1。接下去就可以解線性方程，最終得到一個非常有意思的結(jié)果，就是隊列的一個分布、老師的概率，隊列里面有兩個老師的概率，有三個老師的概率，再細(xì)化一點，就是隊列里面輔導(dǎo)立體幾何的老師在等待的概率、輔導(dǎo)函數(shù)的五個老師在等待的概率。就可以幫我們推導(dǎo)運籌學(xué)的收益優(yōu)化的模型。

　　這是非常簡單的版本，它主要包括幾個模塊。一個是答疑總量，這個是正向的，答疑總量越大，我們收益率越高，還有答疑評分越高的話，基本上來說收益會更好。一個是提問流失，是負(fù)向的，如果流失的提問，我們效益要緊逼。老師閑置也是負(fù)向的，這個也會打擊老師的積極性，然后再減去其他的成本，實際上還有很多很多其他的因素。

　　老師的實際可調(diào)配的量是小于最大的供給量的，即，最大不可能超過注冊老師的供應(yīng)量。然后就有一個非常有意思的調(diào)度策略，實際上相當(dāng)于滴滴司機(jī)排班這樣的策略，但是我們對老師有一定的干預(yù)能力。我們會從需求上預(yù)測，大概在某個時間點需要多少老師，把它切為若干時間片，每個時間片需要多少老師。最后，會向老師推送一些信息，這個時間點你上線，有更多的單子，那老師就會來。這些信息最終歸結(jié)為最優(yōu)化的問題，可以用很多的算法。

　　簡言之，我們現(xiàn)在用了遺傳算法在做在線的優(yōu)化。遺傳算法簡單時顯，實際上就是通過不斷的迭代、計算，把一些解不斷優(yōu)化，X1、X2、X3到X8就代表著每一個時間的一個片斷的一個排單量，然后通過兩種算子，一種是交叉，一種是編譯，不斷去形成更優(yōu)的排班。迭代很多次計算之后，總體的收益函數(shù)會不斷上升，直到比較好的結(jié)果。這個就是我們最終的排班策略。

　　為什么排班策略很重要，為什么調(diào)度策略非常重要？非常簡單，這是一個速度決定著生死的市場，如果沒法在很短的時間內(nèi)聚集足夠有用的數(shù)據(jù)量，我們是完不成數(shù)據(jù)采集的最終目標(biāo)的。如果爬坡速度夠快，那可以有足夠的數(shù)據(jù)量，去推進(jìn)下一步的業(yè)務(wù)，把數(shù)據(jù)全部用起來，可以做很多事情。如果沒有的話，基本上到后面就是會走向消亡，這個是非常殘酷的一個現(xiàn)實。

　　學(xué)霸君在收集20億左右拍照搜題的題目之后，接下去的目標(biāo)是一千萬、非常高質(zhì)量的、1V1的視頻樣本。1V1視頻樣本是非常特殊的數(shù)據(jù)，它只有一個人講、一個人問，然后只針對一道題。像手機(jī)講話，它非常垂直、非常精準(zhǔn)，有大量的數(shù)據(jù)在圍繞它做一個標(biāo)注，比如有圖庫做支撐，有圖譜知識做支撐，拿這些東西去做語音的訓(xùn)練也好，去做知識的建模也好，都是非常有價值的。

　　最后能夠拿到現(xiàn)在國內(nèi)還沒有人擁有的垂直領(lǐng)域的教學(xué)模型。我們就把它放到計算系統(tǒng)里面。這個計算系統(tǒng)分為兩層。第一層是CPU跟GPU計算機(jī)群，現(xiàn)在很多的最優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)都放在這樣機(jī)群里面去算。但是機(jī)器不是萬能的。我們搭建了人工自有系團(tuán)隊，去標(biāo)注各種各樣的數(shù)據(jù)，然后綜合起來。我們會不斷去提煉里面的模型。

　　數(shù)據(jù)庫主要有三個，一是題庫、學(xué)生庫、老師庫，二是更高層的拍題的一些記錄，三是1V1講題記錄，這是更高層的數(shù)據(jù)記錄。我們的數(shù)據(jù)挖掘工程師，不斷去做各種各樣的計算流，把它扔到這個平臺里，從各個側(cè)面去挖這樣的數(shù)據(jù)，比如說哪些題是更高頻的、這個學(xué)生需要問什么問題、這個學(xué)生以后三個月需要學(xué)習(xí)什么，這是知識性學(xué)習(xí)的問題，等等。還有一些報表的結(jié)果。

　　最后總結(jié)一下，學(xué)霸君是做什么的？我們是一家做教育行為數(shù)據(jù)采集的公司，采集的手段有圖像識別、手寫識別、工人識別、文檔分析，還有音視頻數(shù)據(jù)的采集，還有識別。這是第一步。第二步，就是做分析。我們用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)去做各種題目的建模、人物的建模，還有整個調(diào)度模式的建模，然后把它用到體系里面，不斷推高數(shù)據(jù)采集的速度。最終，我們把它用在培訓(xùn)上，會跟其他人合作，或者是會有一些相應(yīng)的業(yè)務(wù)。

　　實際上我們是開數(shù)據(jù)挖掘機(jī)的。

　　陳銳鋒，新加坡國立大學(xué)運籌學(xué)博士，研究方向為大規(guī)模生產(chǎn)資源調(diào)度、供應(yīng)鏈庫存協(xié)調(diào)、運輸系統(tǒng)的建模、生產(chǎn)系統(tǒng)的動態(tài)控制。 2010年回國加入東南融通，任研發(fā)中心高級研發(fā)工程師、博士后，從事金融IT及風(fēng)險模型研發(fā)，負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)流程和金融票據(jù)業(yè)務(wù)解決方案。 2012年加入廈門恒隆興公司、重慶恒隆興公司，任技術(shù)專家、部門經(jīng)理。 2013年投身學(xué)霸君，擔(dān)任研究負(fù)責(zé)人職務(wù)，組建智能計算團(tuán)隊，主攻文字識別、圖像算法和數(shù)據(jù)挖掘方向。帶領(lǐng)團(tuán)隊在國內(nèi)率先開創(chuàng)同時適應(yīng)自然場景、復(fù)雜版式圖像拍照識別引擎，為搜題及1V1實時答疑業(yè)務(wù)奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。同時，將基于深度學(xué)習(xí)的文本挖掘技術(shù)引入產(chǎn)品，實現(xiàn)高效而智能化的知識導(dǎo)航。