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十二月七日夜，大雪。
深圳罕见地飘起了雪花，细碎的、来不及落地就化掉的雪沫，在创新大厦的探照灯光柱里旋转飞舞，像某种不真实的梦境。
凌晨两点，五楼办公区只剩下零星几盏灯，最亮的那盏在林浩办公室。
烟雾浓得呛人，桌面上摊著三张手绘的架构图，线条凌乱，箭头交错，像某种神秘生物的神经网。
张一鸣坐在对面，面前放著一杯早就凉透的茶。
他瘦得厉害，眼镜片后的眼睛深陷，但眼神很亮，是那种长时间高强度思考后的、近乎亢奋的清明。
他手里拿著笔，在一张空白a4纸上快速涂写公式，字跡小而密，是只有他自己能看懂的符號。
“所以，『s平台的核心是推荐算法。”
林浩用红笔在其中一张架构图上画了个圈，“用户打开平台，第一眼看到的不是游戏列表，是『你可能喜欢的游戏。
这个推荐，要准，要快，要让他觉得『这平台懂我。”
“基於什么推荐？”
张一鸣没抬头，笔尖在纸上沙沙作响，“玩家行为数据？硬体配置？社交关係？还是……情绪状態？”
“都要。”
林浩说，“行为数据是基础：他玩什么游戏，玩多久，充多少钱，喜欢打副本还是pk。
硬体配置决定推荐上限——你不能给集成显卡用户推荐吃硬体的游戏。
社交关係是放大器：他的朋友在玩什么，他可能会想试试。
情绪状態……这个最难，但最重要。”
他顿了顿，指著架构图上的一个模块：“情绪状態，可以从他的操作习惯推断。
比如，他最近上线时间变短，操作变急躁，可能工作压力大，这时推荐轻鬆休閒的游戏。
他最近通宵开荒，操作精准，可能处於『竞技状態，推荐高难度的副本或pvp。
推荐不仅要准，还要『及时——在他最需要的时候，给他最合適的游戏。”
张一鸣终於抬头，推了推眼镜：“这是ai。
2004年，做ai推荐系统，硬体和算法都不够。”
“所以我们要做简化版。”
林浩在白板上写公式，“用朴素贝叶斯分类器，特徵维度控制在二十个以內。
训练数据用《山海》的玩家日誌，每天新增几千万条，够用。
实时性做不到秒级，就做到分钟级——用户每次操作，都触发一次离线计算，下次登录时更新推荐。
硬体不够，就用算法补——我有个压缩感知的优化方案，能把计算量降到十分之一。”
他从抽屉里拿出一份手稿，递给张一鸣。
稿纸上写满了数学推导，从特徵提取到降维到分类，每一步都有严谨的证明。
张一鸣接过来，快速扫过，眼睛越睁越大。
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