相比于人类作者，小明的效率和产量高。一个体育比赛结束之后两秒钟，我们的自动转播，自动写作的报导就上线了。过去一段时间小明已经有了几万粉丝，他写的东西获得了几十亿次阅读。小明写作还支持很多的语言，除了中文之外，有英文，和其他的语言。那下一个就让大家看一下小明的工作基本原理。他其实分析了多种数据源头包含的文本、图片、视频。

大家现在看的是2018年世界杯中比利时对日本的那场比赛。可以看到，小明能实时对这个视频做理解，通过视觉识别球员和他背后的编码，自动生成描述文本。例如“某某球员在某个时间进球”。

自动写作体育新闻可以实现体育转播千人千面。每个人你可以看你喜欢的球员，而不是说每个人获取的报导都一样。你可以专注你想专注的球队或球员，而且我可以把这个球员立体的信息，他的胜负率，他本赛季表现如何，容纳到你看到的报导里面。

我们全球的用户每天创造出海量内容，这意味着什么呢，意味着同时我们的审核任务和压力是巨大的。为此我们建立了600多个审核模型，拥有近亿条数据的庞大数据库。人工智能辅助审核需不仅要对文字、图片做识别，还要识别语音、视频。有时候视频看的没有问题，但语音有问题，语音我们也需要转成文字，进一步再识别。这些图像、文字、视频识别模型经过训练，可以大大提高审核的自动化程度。

人工智能加上我们的审核人员就形成闭环，AI是我们为审核人员训练出来的工具。同时，审核团队在工作中提供了很多标注，监督式机器学习可以使用这个大数据来训练自动视频理解系统。而训练后的系统再给审核人员用，那他们就能更高效地审核，并且能提供更多的反馈和新的标注数据。所以人和机器是共同学习的，机器帮人，人又帮机器，形成正向循环，不断地迭代大数据。

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