借著这个空档，宋锦同学悄咪咪摆脱他的钳制。
“咋啦”
“lst时间序列预测，我有几个点还是不太懂。”
洛川恨其不爭的嘆了口气：“你让我说你什么好，搞极光云的时候，不是用到过嘛，
是不是又偷懒了。”
瑶瑶姐也墮落了啊。。
果然，女人一有钱就变坏！
陈诗瑶无语的翻了个白眼，小声提醒道：“云计算研发期间，你还让我负责社区的算法叠代，悠米视频的內容推荐系统、gg系统，还有微博。”
迎著那双掩藏在黑框眼镜之下，带著丝丝幽怨的细长美眸，洛川轻咳两声，和顏悦色的挽挽手。
“来，坐坐坐，我给你讲讲哈”
lst，长短期记忆网络，是一种特殊的神经网络，专门用来处理有顺序的数据。
它的核心思想是，让网络“记住”长期的信息，避免普通神经网络容易出现的“遗忘”问题。
举个例子。
可以把lst想像成，一个会“选择性记忆”的水库，有三个闸门。
进水闸决定，哪些新信息可以流入水库。
排水闸决定，水库中的哪些旧信息，需要被放走。
出水口控制从水库中提取多少信息，用於当前的任务。
通过这三个闸门，lst能灵活的保留关键信息，丟弃无用信息，从而处理复杂的序列依赖。
极光云中的“lst资源调度系统”，运用的就是这种模式。
运用到微博和悠米社区之中，也有诸多好处。
比如，可进一步提升，个性化內容推荐的精准度。
可基於用户实时发送的短文本，预测下一小时的热门话题，提前推荐或推广。
可进行异常行为监测，识別机器人水军，批量发布的gg或恶意言论。
还有提升用户留存率、生成自动回復等等。
一旦研发成功，以上的种种优势，將帮助“悠米微博”，在之后必將会到来的“微博大战”中，对竞品形成降维打击！
唔。。
其实单凭悠米社区的內容推荐算法，就已经足够碾压竞品了，但谁又会嫌自己的优势太大呢同时，这种超前技术，竞爭对手难以在短期內跟进。
一来，lst还未在学界广泛应用，不关注前沿理论，甚至可能都没听说过这个概念。
二来，即便竞爭对手能搞懂基础理论，並且研发出来，当前的伺服器性能，也仅支持训练小规模lst模型。
而他们有著极光云的加持，可並行训练多组模型，將训练时间从数周缩短是35天，
加速选代。
双方的差距只会越拉越大，直至对方连他们的车尾灯都看不见这种硬实力上的碾压，才是最直接、最高效，也是最爽的！
如“高价拉拢明星入驻”的所谓名人战略，只是一帮菜鸡，无可奈何之下的互啄罢了当然，这不代表极光不会利用名人战略。
但致胜的核心法宝，永远也只能是技术！
不过，单单一个“微博大战”，还不是洛川如此重视lst的主要原因。
他是在为一个更庞大的超级市场，提前奠定工程基础。
那就是一一ai大模型时代！
