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软件特色

【视频】

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会上，人力资源社会保障部部长王晓萍表示，“十四五”期间，我国人口发展进入新常态。我们以人力资源开发利用为主线，稳妥有序实施渐进式延迟法定退休年龄政策，持续深化人才发展体制机制改革，累计面向9200万人次开展补贴性职业技能培训，紧跟市场动向发布72个新职业、颁布328个国家职业标准，着力激发各类人才干事创业的活力。目前，我国专业技术人才超过8000万人，技能劳动者总量超过2.2亿人，其中高技能人才超过7200万人，为推动高水平科技自立自强、建设现代化产业体系提供了坚实人才支撑。

【多元】

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今年七月，起点中文网进行了建站以来最大的新书推荐算法改革，免费期新书从固定推荐位的四轮“PK模式”改为个性化推荐展示的“流量包模式”。这一改革在作者中引起极大反响和广泛讨论艾坲森代言的贝博，由此也引出一系列关键却缺乏讨论的问题：什么是网文的推荐算法？推荐模式的变化为何如此重要？PK模式是什么？流量包模式又是什么？

目前主流网文平台所采用的推荐系统多以“top-N预测任务”为核心，以“点击预测任务”为辅助来实现海量作品的个性化推荐。即结合用户的阅读时长、留存率等指标预测用户点击某本小说的概率，根据推算出的推荐分为用户提供排序好的个性化内容列表。网文上传或更新后，会根据其不同特征进入不同的内容候选池，当用户访问推荐feed(即推荐信息流，如番茄小说的首页推荐和起点中文网的猜你喜欢)时，服务端就会请求推荐，系统便会根据用户特征从候选池中召回用户可能感兴趣的网文。经过粗排、精排出的小量级网文，会根据算法模型的预估推荐分来排序，有时也会加上广告或平台力推的内容，在混排后展示为用户浏览页面的推荐feed，由此完成一次推荐。一般来说，猜你喜欢等个性化推荐feed无数量限制，一直刷就一直新。但榜单类推荐资源位的展示数有限，排序只能选取top-N。起点中文网此前的新书推荐位PK模式，即由4轮PK以竞争推荐位(一轮“潜力新书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，新书需要轮轮晋级才能获得更多推荐。起点以外的付费平台虽未明确标注其推荐为PK模式，但大致原理相同，面对有限的资源位只能曝光推荐分排序前列的作品。

不难发现，无论是以上哪种推荐算法，都需建立在一定数据上才能进行推荐。新读者、新网文或新类型会因缺乏历史行为数据，无法准确启动个性化推荐的情况。这就是推荐算法中常说的冷启动问题，主要分为读者冷启动和内容冷启动。在读者冷启动阶段，网文平台会主动邀请新注册读者或一段时间未使用的读者提供反馈，包括性别、年龄、地理位置、爱好等信息，以建立读者兴趣画像。部分平台也可通过用户的登录账号，如手机号码、抖音账号等，获得用户在其他平台的行为数据。此外，通过用户的登录设备、时间、地址IP也可获得部分用户信息和场景偏好。新注册读者登录网文平台后，大部分平台会使用混合推荐算法，先是提供大众化、热门、高分的网文内容兜底，再根据读者的初启行为(如停留、点击、阅读)数据，用基于内容的推荐算法给读者推荐他过往观看过的、相似的内容。等用户的基础属性较为完善，有更多的交互数据后，配合协同过滤算法为读者提供更多元的网文内容。例如，新用户登录番茄小说平台，填写用户名和性别为女，首页推荐就会出现较多现代言情女频网文热门大众类型文以及《十日终焉》等番茄小说独家高分文，不同类型的网文也会适度曝光让读者选择。如果用户点击霸道总裁文，无论阅读时长多长，番茄平台都会在下一次推荐feed刷新后推荐更多现代言情文和霸道总裁文。后续也会根据读者相似度和网文相似度，对海量网文进行协同过滤算法推荐，为读者推荐更多新鲜且可能感兴趣的网文。

这次起点中文网的改革主要针对网文新书的冷启动。从推荐算法角度来说，尽管内容本身有一些关键词标签特征，但由于新书没有用户表达过行为，推荐系统无法判断网文的好坏，也不知道将在候选池中的新书推荐给谁，且新书的自然推荐分排序由于偏后也难以曝光。而得不到用户交互数据，就容易导致恶性循环，破坏作者体验的同时影响新书内容库的增量。因此，大部分网文平台都是强制推荐系统给新网文一定的流量曝光，等有了用户针对这篇网文本身的用户行为，推荐系统再更有针对性地推荐这篇网文。这种流量曝光就是流量包，逻辑即推荐系统中常说的boost。它指的是在推荐分上增加或减少一个数，多由运营和编辑在推荐系统中非自然操作，对于新作、冷门作品和优质作品会进行boost增分，从而提高推荐量，对于低质作品也会deboost减分。一般来说，推荐系统已经在最优用户体验目标上给到每部作品恰当的推荐量，只有在出于冷启动和作者生态角度等业务需求时会适当boost运营。由于新书的前期曝光没有比较精准的个性化推荐，boost实际上是在损失用户体验的基础上做推荐，因此新书的曝光周期和总体流量也会被控制在一定额度。

在资源位和曝光值固定的前提下，起点中文网做了两种新书推荐机制的尝试。原有的四轮PK模式，会保证新书最少有一轮推荐，即曝光在起点客户端的“潜力新书”中，一轮最长曝光周期为七天，晋级第二轮后会推荐曝光在“新书精选”与“同类作品推荐”，如二轮PK失败则基本再没有曝光可能，除非联系编辑复活上推。晋级第三轮后曝光在“本周强推”，第四轮晋级则曝光在新书推荐中位置最好、流量最大的“小编力荐”。这种模式让不同等级的上推会获得不同程度的曝光，PK晋级多的作品可获得多次曝光和更优的推荐位，PK晋级少的作品则可能一轮游，由于无推荐而苦苦坚持创作或快速切书。新的流量包模式则是不固定推荐位，为更多新书提供了长周期的候选推荐和更多资源位曝光可能。如新书入库作品首次亮相后，会提供试水期和培育期流量推荐。新书在七天试水期中均匀获得流量扶持，再根据作品表现获得不同档的流量包boost。优秀作品会获得更高档次的放量流量包boost艾坲森代言的贝博，表现欠佳的新书也不会被雪藏，也能在培育期获得持续21至42天的扶持流量包，让推荐系统和新书新人有更多试错和调整的可能，也避免作者过度追求前期流量而损害后期发展。

目前各内容行业推荐系统的推荐原理、算法、流程都大概一致，只是由于商业模式的不同，番茄小说等免费平台对人工智能推荐有相对充分的放权，起点中文网和晋江文学城等付费平台则有更多的编辑人工参与。总体而言，起点中文网这次新书推荐算法改革，表面上是将PK模式变为流量包模式艾坲森代言的贝博，实质则在于对新书培育周期的拉长以及不限资源位向人工智能个性化推荐的让权，旨在推动作者和作品更加注重长期效益而非短期利益。

【互动】

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苏泽安的父母是台湾保险经纪人，此前从未到过大陆。在18岁高考前，苏泽安也从未到访过南京，只是跟着QS世界大学排名表，盲选“南京大学”。“感到好奇、出于兴趣、想去看看……最开始就是抱着这样淳朴的想法，进入南京大学学习。”他告诉中新网记者，来之前对南京的印象是江南水乡，来了以后发现，六朝古都的历史感、现代化都市的时代感在这座城市兼容并蓄，很快就爱上了这里。

然而开拓市场不是件容易的事。如何吸引更多市场资金注入、做出特色形成差异化竞争，如何设计个性化课程活动、吸引更多学员加入，如何带领团队打比赛、在更高的平台上产生影响力，每一件事都让苏泽安颇费思量。经过精心运营，舞房的运营渐入佳境：约有25位专业街舞老师教授传统街舞、爵士舞、现代舞等课程，累计学员超过千人，活跃用户保持在300余名，规模还在持续扩大。

这些年艾坲森代言的贝博，苏泽安还不断尝试街舞制片的工作。他参与策划的《静止与躁动》街舞短片，讲述了广州一对爱好街舞的兄妹不幸罹患渐冻症的故事：兄妹俩原本灵活的身躯，逐渐发展到全身无法动弹，但他们仍热爱舞蹈、热爱生命。这部舞蹈影像整合编导、叙事、编舞，用营造反差的艺术表现形式，讲述兄妹俩勇敢与病魔抗争的故事，因风格独创、情节感人打动了评委，最终在北京国际舞蹈影像艺术季上获得最佳表演奖。

【极速】

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近年来，广西全力打造双循环便利地，大力提升营商便利度，为涉侨企业高质量发展营造更加便利的生产经营环境。一批重点涉侨企业成为广西推动跨区域跨境产业链供应链提质升级的生力军。广西聚焦中国与东盟国家人工智能合作，充分发挥老挝广西同乡会侨务资源优势，助推广西与老挝签约共建中国—老挝人工智能创新合作中心。

构建人工智能领域合作常态化机制。加快中国—东盟人工智能创新合作中心在东盟国家的布局，以越南、老挝等东盟国家重点桂籍侨团、涉侨企业为依托，探索设立中国—东盟人工智能创新合作中心联络处，并聘请当地人工智能领域侨商侨领、技术专家担任联络处顾问，推动联络处和中国—东盟人工智能创新合作中心加强资源对接和信息传递，定期反馈当地政府、企业在人工智能领域的合作需求，深入挖掘东盟国家人工智能应用场景，推广符合本土需求的人工智能产业应用。

搭建人工智能领域跨境产业对接平台。通过东盟国家重点桂籍侨团、涉侨企业等渠道，联合东盟国家重点商协会、行业龙头企业、科技社团等组织，定期举办“小而美”的广西—东盟人工智能交流活动，挖掘和促成智慧城市、智慧办公、跨境电商、智能智造等领域的项目合作；组织东盟国家有合作潜力的企业赴广西考察中国—东盟信息港、中国—东盟人工智能创新合作中心等平台载体，进一步挖掘和推动人工智能技术成果在东盟国家形成示范应用场景，服务构建“北上广研发+广西集成+东盟应用”的跨境产业生态。

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我非常喜欢游戏中的多人PVE模式，需要玩家合作共同战斗！

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