本周为将门-TechBeat技术社区第231期线上Talk！

北京时间8月5日(周三)晚8点，快手AI平台、西雅图AI实验室、FeDA商业化智能实验室负责人—刘霁博士的talk将准时在将门TechBeat技术社区上线！

他与大家分享的主题是: “AI基建和实战探索”。届时将会介绍快手在AI基础建设上的工作和快手AI的若干应用实例。

Talk·信息

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主题：AI基建和实战探索

嘉宾：快手AI平台负责人 刘霁

时间：北京时间 8月5日 (周三) 20:00

地点：将门TechBeat技术社区

http://www.techbeat.net/

Talk·提纲

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AI基础建设决定了一个公司数据转化为服务的迭代效率和试错成本。国内外的大公司当面临多个业务线的时候，为了提升效率，节省人力，都选择了AI中台建设的策略。如何针对公司自身业务特性，把中台建设做成既有通用化又有定制化的设计，是每个公司都要思考的问题。 

本次分享的主要内容如下：

1. 快手在AI基础建设上的工作（包括针对短视频理想的推荐框架，训练，推理，模型压缩等）

2. 快手AI的若干应用实例（包括多模态生成，游戏等） 

Talk·提问交流 

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方式 ①

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方式 ② 

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Talk·观看方式 

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嘉宾介绍

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刘霁博士毕业于威斯康辛大学计算机系。现担任快手AI平台部、Ytech西雅图人工智能实验室和FeDA商业化智能实验室负责人，以及游戏AI实验室联合负责人。他从事机器学习以及人工智能研究和应用超过15年，涉猎领域包括分布式机器学习，运筹优化，推荐/广告系统和算法，计算机视觉，强化学习/游戏AI，联邦学习，数据分析，机器人等，参与主导过多项美国自然科学基金项目。

当前，他致力于搭建快手一站式SaaS的AI平台（计算硬件平台，通用的训练推理框架，通讯库，AutoML，图计算/用户画像，事件监测平台等）提升AI的转化效率，以及通过AI算法的前沿性探索对商业化、推荐、游戏、电商、内容孵化等多个业务赋能。

他在顶级的计算机期刊和会议上发表了超过100篇学术论文，并曾多次在顶级学术会议上（如SIGKDD和UAI）荣获最优论文奖或者提名，并且主导过多个美国自然科学基金项目。2017年曾荣获IBM最优教职奖。2018年被提名为中国35岁以下AI风云人物。2019年参与的YCNN终端推理引擎项目获得CCF科技进步奖。

他的研究工作对工业界产生了重要的影响：他在异步并行算法方面的研究奠定了现在广泛使用的深度学习工具诸如tensorflow和pytorch异步并行算法的理论和实践基础；他提出用“去中心化”的并行框架用于解决深度学习中超大规模的模型训练的通讯效率，开创了全新并行思路，并已被facebook, IBM等率先采用。他在快手主导开发的Persia基于GPU的推荐训练框架提升了传统的基于CPU的推荐框架数百倍效率，引领推荐框架的技术潮流，快手的广告推荐系统方案正在被业内越来越多地采用；他带领团队搭建了通用的异地推荐系统，系统化解决了海外“异地”推荐的难题。  

关于TechBeat社区 

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