2021年7月13日，勞累了一天的年輕人們，正準備躺平拿出手機，打開那熟悉的小破站App，一鍵三連自己最喜愛的up主的最新視頻。

結果突然發現，自己的眼前一黑：

時隔一年，B站終于揭曉了這其中的奧秘：一個「詭計多端的0」。

不過，你有沒有想過，即便是經歷著用戶的瘋狂涌入，為啥這個微博，它沒崩呢？

AI和微博有啥關系？

在揭開這個謎底之前，還需要從人工智能的發展說起。

7月27日，由中國互聯網協會指導、微博和新浪新聞主辦的「融合生態 價值共創」2022新智者大會順利召開。

在「智驅萬物：AI推動萬物互聯的加速到來」議題中，微博COO、新浪移動CEO、新浪AI媒體研究院院長王巍發表了題為《云為數智 技術融合應用 賦能微博復雜業務場景》的主題演講。

王巍表示，如果我們回顧機器學習的發展歷程，可以看出AI的總體發展趨勢是：訓練數據的海量化及多樣化，AI模型的復雜化及通用化，算力的高效化及規模化。

第一，是多模態數據融合。

隨著5G的快速發展，圖片、視頻類型模態內容在網絡內容中占比越來越高，所以進行模態融合非常必要。

對于微博來說，如果能同時對文本、圖片、視頻進行多模態融合，也就可以更好理解這條微博所講的內容了。

第二，是超大規模圖計算。

相對其他機器學習模型，超大規模圖計算有個特殊的優勢：通過信息在網絡中的傳遞，促進信息的流動、匯聚與集成。

比如對于行為少的冷啟動用戶，我們可以通過他關注列表中的人，以及這些人發布的內容，通過信息傳播來推導這個用戶的興趣。

第三，是AI研發的啞鈴模式。

目前的AI研發重點，一個是越來越大的超級大模型，一個是模型小型化技術。

我們都知道，目前隨著模型參數規模越來越大，模型效果越來越好，高精度模型仍然在持續增大，比如2018年Google的Bert剛出來的時候，模型參數規模是3億，不算太大，但是之后這個數字一直在飛速增長。

OpenAI研發的GPT-2模型，參數規模15億，GPT-3模型，參數規模1750億，而到了2021年Google發布的Switch Transformer，參數規模已經達到了1.6萬億。

另一方面，雖然說模型越大效果越好，但是因為模型過大，有時會導致無法讓實際應用落地。所以研發的另外一個重點，是將這些大模型小型化、輕量化，比如模型蒸餾、模型剪枝等技術。

第四，是AI模型從專用模型走向通用模型。

谷歌在2021年下半年公開了Pathways模型框架，首先提出了這一構想，希望通過構造一個通用的大模型，達到「一個模型做千萬件事」的目標。

具體的思路是，不同任務數據輸入后，通過路由算法，選擇神經網絡的部分路徑，到達模型輸出層。不同任務既有參數共享，也有任務獨有的模型參數。

10億節點+100億邊的超大規模圖

為何講了這么半天機器學習？因為接下來要登場的，就是「微博特色推薦系統」了。

眾所周知，作為國內最大的社交媒體網絡，微博目前的月活用戶已經達到5.82億了！這樣大的用戶規模，必然會讓微博上的網絡環境十分復雜。

再加上內容時效性強、多樣性高，現在的網絡大事都會第一時間在微博上引爆。

另外，微博面臨的場景還很多元化，需要在關系流、熱點流、視頻流等眾多場景中給用戶分發他們感興趣的「千人千面」的內容。

我可以沒有手指，但不能沒有手機

面對復雜的業務場景，微博是怎樣通過AI和大數據，做出能隨機應變的推薦系統的呢？

王巍向我們介紹說，微博推薦系統整體由三部分構成：內容理解、用戶理解，以及推薦系統。

首先，是內容理解。

如果要想搞明白一個微博到底在說什么，僅僅理解文本內容是不夠的，必須采用多模態理解技術，融合博文、圖片、視頻等多種媒體信息。

為此，微博訓練了自己的微博多模態預訓練模型，通過「對比學習」，用這種自監督學習方法，來進行多模態預訓練。

下圖的這例子就展示了微博是怎樣利用自帶的「話題」來自動構造訓練數據的。

比如，我們把兩個都寫著「訓練中的拉什福德」的微博當作正例，隨機選擇一些不同話題的微博作為負例，這樣就能自動構造訓練數據。

對于某條微博，其中的文本內容通過Bert編碼，圖像和視頻內容通過ViT編碼，然后通過fusion子網絡進行信息融合，形成微博的embedding編碼。這就是一種預訓練過程。

經過預訓練，學好的微博編碼器可以拿來對新的微博內容進行多模態編碼，形成embedding，應用在推薦等下游任務中。

其次，在用戶理解方面，微博采取了超大規模圖計算，來更好地理解用戶的閱讀興趣。畢竟微博自帶社交媒體屬性，天然地就和大規模圖計算非常匹配。

利用用戶和博文作為圖中的節點，以用戶間的關注關系、用戶和博文的閱讀及轉評贊等互動行為構造圖中的邊，微博建立起了包含10億規模節點、100億規模邊的超大規模圖。

通過大規模圖計算中的信息傳播、匯聚和集成，形成表征用戶興趣的embedding向量，可以更好地理解用戶興趣。

如此一來，也就可以同時搞定用戶之間的關注關系、用戶和博文的轉評贊等等的互動行為了。

在理解了用戶在講什么、理解了微博用戶的興趣之后，微博推薦系統就會將高質量的微博，個性化地分發給感興趣的用戶。

那么，如何在這種復雜場景下構造高效率的推薦系統呢？

微博采取的是采取了多場景建模的方式。最理想的情況是，只構建一個推薦模型，用它來服務多個場景。

那么如何表示場景間的共性和個性呢？可以通過網絡參數在場景間共享，或者場景自己獨享私有網絡參數，來體現場景的共性與個性。

比如這張模型圖，在模型的底層特征輸入層，以及網絡中間的一部分「專家子網絡」，這些網絡參數是各個場景共享的；而其他子網絡參數則是某個場景所獨有的

通過這種方式，就能夠通過一個模型服務多個場景，節省模型資源。

唐山事件：流量暴漲一倍怎么辦？

現在，說回到最初的那個「懸念」上來。

對于微博來說，這個保不齊什么時候就會「炸」的熱點，一直以來都是非常大的挑戰。

比如，最近全民關注的「唐山事件」，事件當天的熱點流量，比日常流量峰值翻了整整一倍。

對此王巍表示，微博在很早就應用了微服務+Docker容器化技術，不僅提升服務運維的效率，而且還實現了服務動態擴縮容能力。當前，微博已經具備了10分鐘調度超過一萬臺的擴容能力，可以有足夠的服務器來應對熱點流量。

此外，微博還建立了熱點監測機制和熱點聯動體系，并通過微博自研的Weibo Mesh技術，實現不同服務間跨語言的高效調用，提升整體服務的性能，和聯動擴容效率。

最后，微博采用了在離線實時混合部署技術。利用CPU實時搶占式調度技術與容器化技術相結合，實現微博服務在離線實時混合部署能力。

綜合了上面這些操作之后，在有熱點流量來襲時，就可以秒級承接核心服務的熱點流量了。最后，讓我們再來回顧下互聯網的發展歷程。

如果說PC互聯網是網絡世界的開端，那么移動互聯網的興起則讓我們將這無形的信息空間裝進了口袋。隨著大數據、云計算、人工智能等技術與移動互聯網的疊加融合，我們進入了智能信息時代。

而現在，最火的話題就要數元宇宙了。從去年開始，元宇宙就引發了廣泛的討論，比如數字孿生、數字人、XR、區塊鏈技術等。

王巍認為，目前基于AI、區塊鏈、XR等前沿技術的應用場景，已經體現了一些元宇宙的雛形。諸如游戲、社交等領域，都是元宇宙非常好的應用場景，會引爆大家參與元宇宙的熱情。