关谷的料理对决过去三天后，爱情公寓迎来了一位久违的住户——陆展博。
他是胡一菲的弟弟，在美国硅谷工作了好几年，这次回国休假一个月。本来计划好好放松，结果人还没倒完时差，公司的越洋电话就追过来了。
周六上午，乔卫东晨跑回来，看见一个戴着黑框眼镜、头发乱糟糟的年轻男人正坐在三楼楼梯口，抱着笔记本电脑疯狂敲代码，嘴里还念念有词。
“该死的……这个优化怎么就是不行……”
乔卫东认出这是陆展博，胡一菲给他看过照片。
“陆展博？”他停住脚步。
展博猛地抬头，眼镜滑到鼻尖：“你……你是？”
“乔卫东，新邻居。”乔卫东伸出手。
“哦哦！乔先生！一菲跟我提过你！”展博连忙合上电脑站起来握手，“她说你很厉害，什么都会！”
“过奖了。”乔卫东看了眼他的电脑，“工作很忙？”
“何止是忙……”展博苦着脸，“公司新项目，AI推荐系统优化，deadline就在下周。我都回国休假了，还被拉着远程debug……”
他看起来很疲惫，黑眼圈很重，身上的t恤皱巴巴的，一看就是熬了夜。
乔卫东想了想：“要不要来我那儿坐坐？我泡壶茶，你慢慢弄。”
“可以吗？不会打扰你吧？”展博有些犹豫。
“不会。”
五分钟后，两人坐在3603的客厅里。乔卫东泡了一壶普洱，展博重新打开电脑，屏幕上密密麻麻的代码让人眼花缭乱。
“具体是什么问题？”乔卫东给他倒了杯茶。
展博推了推眼镜：“是这样，我们在做一个电商平台的个性化推荐系统。传统的协同过滤算法准确率不够高，我们想引入深度学习，但训练成本太大，线上推理速度又跟不上……”
他说了一堆专业术语，语气越来越烦躁：“我试了三种模型架构，优化了七次参数，准确率才提升了0.3个百分点，根本达不到产品要求。老板说再搞不定就要换方案了……”
乔卫东安静地听着，偶尔点点头。等展博说完，他问：“能给我看看你们的数据特征工程吗？”
展博愣了一下：“乔先生也懂这个？”
“略懂一点。”乔卫东说，“以前投资过几家AI公司，看过一些。”
展博将信将疑，但还是调出了代码。乔卫东凑过去看，手指在屏幕上滑动，目光快速扫过一行行代码。
看了大概三分钟，他开口：“问题出在这里。”
“哪里？”
“特征交叉的方式。”乔卫东指着一段代码，“你们只用了一阶和二阶交叉，对于用户行为这种高维稀疏数据来说，信息损失太大了。”
展博眼睛一亮：“对！我也想过这个问题！但高阶交叉计算量太大……”
“可以用Fm（Factorization machines）。”乔卫东说，“或者更好的，deepFm，把深度神经网络和因子分解机结合起来。既保留了低阶特征交互，又能捕捉高阶非线性关系。”
展博张大了嘴巴：“deepFm……我听说过，但没实际用过……”
“现在用的人不多，但效果不错。”乔卫东拿过一张纸，开始画示意图，“你看，这里用dNN处理高阶特征，这里用Fm处理低阶特征，最后融合。这样既能保证效果，又能控制模型复杂度。”
他在纸上写下几个公式和架构图。展博看得如痴如醉，眼镜后面的眼睛越来越亮。
“还有这里，”乔卫东又指向另一段代码，“负采样策略可以优化。你们现在用的是随机负采样，效果不稳定。可以试试基于流行度的负采样，或者更高级的，对抗式负采样。”
“对抗式？”展博完全没听过这个词。
“简单说，就是用一个生成器来产生‘难负例’。”乔卫东又画了个图，“这样模型能学到更有区分度的特征。”
展博彻底服了。他从硅谷回来，自以为算是技术前沿的人，但乔卫东说的这些，有些他都没听过！
“乔先生，您……您这些是从哪儿学的？”他结结巴巴地问。
“多看论文，多实践。”乔卫东轻描淡写，“AI发展很快，每天都有新东西。不过万变不离其宗，底层逻辑是一样的。”
他喝了口茶，继续说：“另外，我觉得你们的方向可以调整一下。”
“怎么调整？”
“现在大家都在做精排，就是最后那一步的排序模型。”乔卫东说，“但真正决定推荐效果的，往往是前面的召回阶段。如果召回池里没有好东西，再怎么精排也排不出花来。”
展博猛点头：“对对对！我们cto也说过这话！但召回怎么做？我们试过ItemcF、UsercF，效果都一般……”
“试试多通道召回。”乔卫东在纸上又画，“一条通道做协同过滤，一条通道做内容匹配，一条通道做热点补充，还有一条……做探索。最后用一个简单的模型做融合，把各通道的结果汇总到召回池里。”
他边说边写，思路清晰得像在说今天吃什么。展博赶紧打开笔记本，疯狂记录，生怕漏掉一个字。
“探索通道很重要。”乔卫东强调，“现在的推荐系统太‘功利’了，只推用户可能点击的，导致信息茧房越来越严重。得适当推一些用户可能喜欢但没接触过的内容，打破茧房。”
展博停下笔，若有所思：“这个思路……我们产品经理肯定喜欢。他一直说要增加推荐的多样性……”
“技术要为产品服务。”乔卫东说，“但也要有前瞻性。我猜，你们接下来应该会做多模态推荐吧？把图像、文本、视频都融合进来。”
展博瞪大眼睛：“您怎么知道？这是我们下一个季度的规划！”
“趋势而已。”乔卫东笑，“现在纯文本的推荐已经到瓶颈了，多模态是必然方向。不过要做好不容易，跨模态对齐是个大问题。”
“对对对！”展博激动起来，“我们就在为这个头疼！图像特征和文本特征怎么对齐？用什么损失函数？”
“可以试试cLIp那套思路。”乔卫东说，“用对比学习，拉近相关图像和文本的距离，推开不相关的。不过具体到推荐场景，得做一些调整……”
他又讲了十几分钟，从技术细节讲到工程实践，从算法优化讲到系统架构。展博听得如痴如醉，笔记本上记满了密密麻麻的要点。
讲完后，乔卫东问：“听懂了吗？”
展博用力点头：“听懂了！而且……我有种醍醐灌顶的感觉！乔先生，您太厉害了！这些思路，比我们公司那些资深架构师都超前！”
“只是站在巨人的肩膀上。”乔卫东谦虚地说。
“不！您就是巨人！”展博站起来，深深鞠躬，“谢谢您！真的谢谢您！这些建议，够我消化一个月了！”
“能帮上忙就好。”乔卫东看了眼时间，“快中午了，你该吃饭了。”
“我不饿！我要把这些思路整理出来，马上开始改代码！”展博抱着电脑，眼睛放光，“乔先生，我能……我能经常来请教您吗？”
“随时欢迎。”乔卫东微笑。
展博千恩万谢地走了。回到3601时，胡一菲正准备叫他吃饭。
“展博，你跑哪儿去了？一上午不见人。”
“姐！我遇到高人了！”展博激动地说，“乔先生！他太厉害了！他给我讲的推荐系统思路，比我在硅谷听的顶尖讲座都牛！”
胡一菲挑眉：“乔老师还懂这个？”
“何止是懂！简直是大师！”展博手舞足蹈，“什么deepFm、对抗式负采样、多通道召回、多模态对齐……他全都门儿清！而且不是纸上谈兵，说的都是工程实践里的干货！”
吕子乔凑过来：“展博，你确定你说的是乔先生，不是某个大学教授？”
“大学教授都没他厉害！”展博斩钉截铁，“不行，我得赶紧去写代码！灵感来了挡不住！”
他冲回房间，“砰”地关上门。留下胡一菲和吕子乔面面相觑。
“得，又沦陷一个。”吕子乔耸肩，“乔先生的迷弟队伍又壮大了。”
……
接下来的几天，展博成了3603的常客。
每天早上，他准时抱着电脑来报到。乔卫东晨跑回来，就能看见他坐在门口等。两人一个讲，一个听，一个写代码，一个提建议，配合得居然很默契。
周三下午，展博遇到了新问题。
“乔先生，多通道召回我搭起来了，效果确实有提升。”他皱着眉头，“但线上服务延迟增加了30毫秒，这个产品不能接受……”
“服务架构怎么设计的？”乔卫东问。
“就是传统的微服务，每个召回通道一个服务，最后融合。”
“试试分级缓存。”乔卫东说，“热数据放内存，温数据放Redis，冷数据走db。另外，并行调用改成异步，最后用pletableFuture做同步。”
他给展博画了个架构图。展博边看边点头：“这个思路好！我回去就改！”
“还有，模型可以量化。”乔卫东补充，“浮点数转整型，推理速度能快一倍，精度损失很小。”
“量化我试过，但我们的模型太大了……”
“试试分层量化。”乔卫东又写了几行公式，“敏感层用8比特，不敏感层用4比特。这样既能压缩模型，又能保证效果。”
展博记下来，眼睛亮得像灯泡：“乔先生，您脑子里到底装了多少东西？”
“装了很多失败的经验。”乔卫东笑，“我以前投资的公司，踩过太多坑了。这些经验，现在倒是能帮到你。”
展博感动得不知道说什么好。
周五，展博的最新代码上线了。他紧张地守了一下午，直到晚上八点，数据终于出来了——准确率提升了5.2个百分点，服务延迟反而降低了15毫秒。
“成功了！成功了！”展博在3601的客厅里跳起来，抱着胡一菲转圈，“姐！我成功了！乔先生的思路太牛了！”
胡一菲被他转得头晕：“好了好了，知道你厉害了！快给乔老师报喜！”
展博这才反应过来，冲出门，跑到3603，把数据报表怼到乔卫东面前：“乔先生！您看！上线数据！效果远超预期！”
乔卫东看了看报表，点点头：“不错。不过这里，A\/b测试的置信区间还可以再收窄一点，样本量不够。”
“我明天就加！”展博现在是乔卫东说什么他听什么。
“另外，下周开始可以尝试在线学习了。”乔卫东说，“现在的模型是离线训练，更新频率太低。改成在线学习，效果会更好。”
“在线学习……我们还没做过……”
“我教你。”乔卫东说，“不过今天先庆祝吧。你熬了一周了，该休息休息。”
展博这才感觉到累。但他很兴奋，兴奋得睡不着。
那天晚上，爱情公寓举行了一场小小的庆祝会。主角是展博，但大家都知道，幕后英雄是乔卫东。
“乔老师，我敬您！”展博举起果汁——他酒精过敏，“您不仅是我的技术导师，更是我的人生导师！我从您身上学到的，不只是技术，还有思考问题的方式！”
他说得很真诚。乔卫东和他碰杯：“是你自己努力。”
“不，没有您指点，我再努力也走弯路。”展博说，“乔先生，等我这个项目做完，公司肯定给我升职加薪。到时候我请您吃饭！吃大餐！”
“好，我等着。”乔卫东笑。
庆祝会到十点才散。展博回房前，忽然想起什么：“对了乔先生，我们公司最近在招人，您……您有兴趣吗？我可以内推！以您的水平，至少是首席科学家级别！”
乔卫东摇头：“不了，我现在想过点清静日子。”
“那太可惜了……”展博惋惜，“您这样的技术大牛，应该在更大的舞台上……”
“每个人都有自己的舞台。”乔卫东说，“这里就是我的舞台。”
展博似懂非懂地点点头，走了。
乔卫东回到房间，手机刚好响了。是他在北京投资的一家AI公司的cto打来的。
“乔总，您上次说的那个多通道召回架构，我们试了，效果确实好！不过在线学习那块，还得请您再指导指导……”
乔卫东耐心地讲了半小时。挂电话后，他站在窗前，看着夜色。
前世，他也曾经像展博一样，为了一个技术难题熬通宵，为了0.1个百分点的提升兴奋不已。后来钱越赚越多，但那种纯粹的快乐反而少了。
现在，通过帮助展博，他好像找回了那种感觉。
不是为钱，不是为名，只是为了解决问题本身带来的成就感。
手机又震了一下，是展博发来的微信：“乔先生，我决定了，我要把您教我的这些整理成系列文章，发在技术博客上。当然，会注明是您指导的！让更多人受益！”
乔卫东回复：“可以。不过别署我的名，用你自己的名字就好。”
“那怎么行！这是您的成果！”
“知识应该共享。”乔卫东打字，“谁的名字不重要，重要的是能帮到人。”
展博发来一个流泪的表情：“乔先生，您真是……圣人啊！”
乔卫东笑了。
圣人？不，他只是个活了两辈子的普通人。
但这一辈子，他想活得更纯粹一点。
帮助值得帮助的人，做喜欢做的事，过简单的生活。
这就够了。
窗外，上海的夜景依旧璀璨。但乔卫东觉得，这间小公寓里的灯光，比外面任何高楼大厦都温暖。
因为他在这里，找到了久违的“活着”的感觉。
不是作为富豪，不是作为投资人。
就是作为一个普通人，陆展博的邻居，爱情公寓的住户，乔卫东。
这就够了。