用在抖音上可不可行？
自然是可行。
前面的W＋Deep跟大老板的猜测差不多，确实可以在短视频领域承担兴趣记录以及举一反三的深度思考功能。
但仅仅只有这两个功能是不够的。
W负责搭建兴趣爱好，比如快手现在的算法推荐大概率就是基于W研发出来的，虽然属于算法推荐，但他们的算法推荐主要依赖统计机器，所以他们需要双列展示。
而Deep的深度学习则可根据用户的兴趣库延伸出其他，比如将相似的运动，相似的乐器、甚至相似的视频内容推荐给用户。
如果仅仅只有这两项，或许快手可以快速跟上。
但如果后面的X是头条视频的核心算法呢？
比如实时推荐算法？
那快手这些竞品还能跟进吗？
既然课程表的在线翻译可以叠加多线任务，那抖音肯定也可以。
比如在添加了实时推荐算法后，可以不可以再运营一个多目标优化？
把用户的点赞、评论、停留时间、转发、完播率等核心指标作为一个优化推荐补充？
张明觉得是可以的。
这样一来，既可以避免单一的唯数据论，还可以通过用户在没有互动的前提下，统计出其对哪类视频停留的时间较长。
这对于头条科技的算法绝对算得上是一次系统性的优化。
“王总，我们可以去张江看看产品吗？”
“对头条有用？”
王卓问道。
“有用，有大用”
张明点头道。
“你们随时都可以去看看，但这套技术路径验证没有问题后是会开源的，你们心里要有数”
王卓沉思了一会，再次开口道。
“明白”
两人闻言，重重的点了点头。