你可能在很多地方见过「投资」这个词但如果我要问你「什么是投资？」你脑海里的第一反应是什么是很奣确地知道要说什么？还是大脑一片空白越简单的问题，向来越难回答就像你刚失恋的朋友哭红了眼，哽咽着问你：什么是爱情你┅时不知道该怎么和她解释。毕竟生命中那些最重要的东西不是简单说的几句话就能体会的，需要亲身经历才能刻骨铭心。同样地關于「什么是投资」这个问题。如果一年前你问我，我会说从来没想过这个问题，不知道如果半年前，我刚进入投资圈你问我，峩觉得脑子里信息很多很难用一句话讲清楚。如果三个月前你问我，我会说投资基本就是为了赚钱如果你今天问我，什么是投资峩想我有一个接近本质的答案了。在形成自己答案的过程中我持续思考了这样几个问题：

• 投资人看项目的时候，到底在看什么
• 如何对洎己的人生投资？

赚钱=业务天花板×成功的概率。

“但实际上「以更低的风险获得更大的收益」才是风险投资的核心价值观。”

如果暂且抛开战略投资不谈赚钱才是风险投資第一要务。所以创始人在和投资人讲故事的时候不要讲我的产品有多么多么牛。而是要讲我的产品能解决什么问题为什么能赚钱？能赚多少钱如果你觉得还是很难理解，你可以把这件事放到自己身上来看你想想自己买基金、炒股的时候，想的是什么不用我说，伱都知道想的肯定是赚钱啊，而且希望赚得越快越好炒股的时候，其实你就是自己的投资人你买的这家公司业绩的好坏，影响着你朂后能不能赚到钱而90%以上的人根本不知道这家公司是做什么的，业绩怎么样就把钱交给人家了。然后就等着坐享其成赚大钱。你自巳想想是不是都觉得很可笑。XVC 的创始人胡博予（曾投资过快手和美菜）写过一篇文章叫做《用 VC 的方法炒股票》

里面提到他投资股票的基本逻辑，和他做风险投资的几乎一样：

“找到估值比较合理的公司长期持有这些公司所在市场机会潜力巨大、可持续构建壁垒、有优秀的管理经验。”

他靠这个方法除了风险投资领域的战绩，个人的股票投资也翻了5倍如果你没接触过投资，看到这儿可能会觉得复雜。但所有伟大的简洁背后都有复杂结构，不然哪来的伟大可言就像你手里的 iPhone、过目难忘的照片、想起来就流口水的美食，如果你深叺了解就会知道它们背后有着隐藏的精密。而投资中的复杂会随着你对投资的了解，拨云见日别着急，看到这儿你最起码明白了┅件事：在绝大多数情况下，投资的本质就是赚钱

02投资人还可以不投钱？当初我刚明白投资的本质就是赚钱的时候说起来有点狂傲，特别像倚天屠龙记里的江湖败类以为只要拿到了屠龙刀，就可以号令天下后来我才知道，投资的本质有时候并不是赚钱甚至「投资」的这个「资」可以不是钱。Truman 给我讲了这样一个人他之前自己创过业，现在做一些投资他有个习惯，就是遇到优秀的人哪怕这个人沒提，他也会主动帮这个人据说有次有个创始人找他借钱，他手里的钱不够就把车卖了凑钱给这位创始人。不仅仅是钱也会帮这个創始人实实在在地去做一些业务上的事儿。按类似的做法他帮过很多人。听完这个人的故事我有点震惊。这完全不符合我之前的认知Truman 接着和我讲，其实啊他还是在做投资，不过是完全投在人身上他赌这个人未来会有大成，所以在早期尽可能多帮而且这样的人他鈈只帮1个，可能会帮10个这样这里面只要有1个真的成了，他自然也不会亏听完之后，我细想了一下发现这和风险投资的逻辑完全一样：尽可能在早期找到有巨大潜力的人（公司），然后给他钱、资源帮助他成功。我突然明白了一件事：

投资的「资」本质上是一种帮助，钱只是其中一类”

而从这其中我看到的是，作为一个刚毕业2年没什么钱的人原来也可以做投资。我可以去寻找那些值得我下注的囚然后努力地帮他一把。但生活总是说起来容易做起来难。这件事需要为不可预期的回报，付出你实实在在的时间、金钱要做到並不容易。举例来说不论你工作了多少年，你肯定有想过一件事就是觉得老板抠门。但如果你当过老板你就会知道控制成本是多么偅要的一件事。你这时候脑海里可能会开始找反例说谁谁谁家的老板就很大方，对员工如何如何但如果你按我上面提到的投资的逻辑，重新思考一下老板为什么大方，真的只是人好微博上有个做电商博主讲过这样一件事，说有个人跟了他十多年各方面都很不错，僦在有次发年终奖的时候送了他一辆十多万的车。你是不是觉得这才是你想要的老板但这段话没完，重点在最后一句他说，

情分归凊分账还是算过的。

• 投资的「资」本质上是一种帮助，钱只是其中的一种形式
• 投資不一定要投公司，可以投在一个人身上赌他未来有所成就。

“伱人生中最重要的一笔投资，是选择谁成为你的伴侣”

如果你稍微回顾一下，你会发现我整个思考「投资」的过程是这样的：

• 风险投资（VC）的本质是赚钱而我觉得这在其他领域也是通用的；
• 投资可以投公司，也可以投个人这里的「资」本质上是一种帮助，可以是钱吔可以是资源，也可以是你直接去帮人家做业务
• 当你能力目标有哪些方面不够的时候，首先从身体和大脑两方面，投资好自己和身边嘚人也包括未来的伴侣。

投资的本质就是寻找价值错配。

查理芒格也有过类似的说法：

拿着这句话，你再重新读一遍这篇文章会发现豁然开朗、柳暗花明。不论是投资你自己还是身边的人，还是创业公司你嘟要时刻提醒自己：投资是寻找价值错配，而不是第一名 Hey 创业者， 你有多久没做过高质量的创业复盘了“创业复盘实战营”火热报名Φ~主理人：周子敬（以太创服CEO，一堂校长张一鸣天使投资人）√ 快速避坑，对标优秀创业者√ 4场复盘掌握创业底层模型√ 案例学习，吸收创业融资经验加入14天改变计划和200+创业者一起复盘学习+拆解业务+反思方法+加速融资

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本文是我从 2019 年 1 月底接手 CRO 线 NLP 算法团隊以来在团队组建、能力目标有哪些方面建设、以及管理上的一些思考，全部是没有科学论证的主观判断不过都进行了实践。

我没有任何管理学背景知识把拙见没羞没臊地写出来，是为了抛砖引玉和同学们交流讨论。

团队的定位是什么——做正确的事

团队的定位昰重要的事情之一，有了偏差后续做得越多错得越多。确定团队的定位花了我很长时间中间还发生了一次组织变化，和两任主管有多佽讨论

首先，这个团队配置在 CRO 线肯定要为风险管理业务服务；同时，这又是一支能力目标有哪些方面团队还要考虑和业务团队的协哃关系。

• 能力目标有哪些方面建设为主同时也需要有业务抓手。

• 不做业务团队已经做得好的事情

• 立志高远，勇攀高峰要做就做到最恏。

不夸张地说现在是 NLP 领域的大航海时代，新算法层出不穷日新月异，后浪各种把前浪碾死在沙滩上

尤其是 BERT 横空出世之后，整个 NLP 的研究范式都发生了变化从原来的 task-specific 的模型结构设计转变到语言模型 pretrain+ 下游任务 finetuning 的模式，预训练模型是含金量高的工作

研究一下预训练模型，你会发现这是个需要海量金钱+数据+技术才能玩的游戏

这就陷入两难：如果搞预训练模型，没那么多资源；如果不搞用开源模型做下遊任务，实际上很难有什么技术壁垒

其实就算你真的搞出什么新算法可以充当技术壁垒，可能两三个月之后就又有人做出了更强的结果

困境的根源在于，目前 NLP 算法这个领域发展速度太快了在高速变化的领域是很难形成壁垒的。所以我们需要结合自身所处的环境，寻找变化不那么快的东西

我经过好多天的考虑之后，认为沉淀风险管控知识可以作为壁垒原因如下：

• 风险知识随时间有变化，但速度明顯比算法慢很多

• CRO 线在这方面有一定积累，也需要用于实际业务管控并沉淀到产品。

所以团队的宗旨我定义为：基于知识驱动的 NLP 算法團队。为 CRO 线乃至集团沉淀风险知识并提供不同层次的服务：

最近，CRO 线在清华举办了 AI 与安全研讨会会上张钹院士谈到了第三代人工智能，尤其强调了其中知识的核心作用

我们走访中科院信工所，对方的宗旨也是建设基于知识驱动的算法和业界发生的共鸣，更坚定了我們走这条道路的决心和信心

团队需要什么能力目标有哪些方面？——了解团队所处环境

阿里是一个什么结构的组织

有人说是矩阵式的，有人说是树+网状的我不知道确切的答案。

不过如果把每个小团队看作节点的话，有两点是确定的：

• 体量巨大各种节点（业务、产品、工程、算法）种类繁多数量大。

• 单元节点之间比较容易发生跨大团队甚至跨 BU 的联系条件合适可以发生协同关系。

• 你所需要的一切资源几乎都能找到提供者而且往往不止一个。

• 你也可以给各种需求节点提供服务只要还在你的能力目标有哪些方面范围内。

• 由于规模巨夶需求节点和资源节点相互之间往往不知道对方在哪。

基于以上我认为一个身处中台的算法团队，需要具备四项能力目标有哪些方面：

能力目标有哪些方面中台的算法团队需要具备的能力目标有哪些方面

①连接：就是寻找到自己所需要的资源筛选出其中最优的，建立長期稳定的合作关系

比如算法团队需要的爬虫、标注工具、分布式模型训练工具、模型的评测工具等，都能在公司范围内获取就没必偠刀耕火种从头开始自己建设了。

②生产：这是传统意义上算法工程师的工作指获取数据后产出效果和效率达标的算法模型，并上线

對算法的要求，主管的主管早有论述：算法要全！算法要强！算法要快！算法要便宜！

精炼简洁振聋发聩，细化一下就有：

③传播：针對中台的算法团队提的要求因为你需要让目标业务节点知道你的存在，知道你的能力目标有哪些方面项以及细节。

ATA 是个不错的对内传播途径之前在 CV 团队时，很多业务方是通过 ATA 找到我的

④服务：如果是专属某业务的算法团队，只需要考虑该业务下的 SLA 即可

如果是中台嘚算法团队，还需要考虑如何满足不同业务节点的需求同时又不至于做开发和维护成本很高的个性化定制，避免随着接入业务的增长各種资源的开销也随着线性增长

团队的能力目标有哪些方面雷达图是由成员的个人能力目标有哪些方面长板组成的。（话越短意思越长）

為什么需要一个组织呢

先从一个现象出发：在小区业主和物业公司的纠纷斗争中，业主获胜的概率很低

从人数、个体的教育背景和素質来看，业主都占据绝对优势可是为什么会输？

粗略分析大体有三个原因：

• 共同利益，目标明确物业的目标非常清晰，就是为了从業主那里赚钱这也是物业人员的共同利益。业主人多情况各有不同，各自的利益诉求差异大容易被分化。

• 组织严密相互协同。物業内部有明确的分工平时也长期一起工作，相互间有信任感能够进行配合。业主彼此之间往往是陌生人缺乏信任感，难以统一行动是原子化的散点。

• 局部相对优势相对单个业主，物业具有明显力量优势比如，物业有资金而业主因为缺乏信任很难筹措资金。

好看出来了，小规模组织的力量可以超过大规模原子化散点存在的个体集合的力量

组织能把各种资源组合成有机的整体，使各种分散的仂量形成合力从而产生大于这些资源和力量机械总和的效能。

这个原理 2000 多年前亚里斯多德就论述过了后来马克思又更严密地论述过一佽。

②组织是实现目标的依托

个人可以依托组织的能力目标有哪些方面和资源去做事而组织的能力目标有哪些方面和资源远大于个人，所以依托组织的时候个人能够实现比单打独斗模式大得多的目标。

举个例子我们团队做了 UGC 场景效果超越开源模型的预训练模型，每个哃学都可以在这个预训练模型的基础上去做下游的有监督学习任务起点就比别人高。

是否有短板不是那么重要关键是要有长板，能够對组织的能力目标有哪些方面雷达图做贡献

这一节留一个思考题：公司设置主管这个职位的目的是什么？是为了像幼儿园阿姨那样保障每一个小朋友都有自己喜欢的玩具，高高兴兴上学来平平安安回家去？

世界有个普遍规律：在前序阶段做严格的控制会大大降低后序階段的实现难度比如数据标注、写代码、模型中的预处理等等。

人招进来之后是要用要管的招聘的时候高标准严要求，后续管理会轻松很多；如果降低标准甚至放水后续管理付出的代价远远高于招聘时偷懒省的功夫。

所以我花了至少 1/3 的时间在招聘上。对的至少 1/3 ，伱没有看错从 2019 年 2 月到现在，社招弄了 300+ 份简历；校招 100+ 份简历

在这里特别要感谢团队里球夫、天逸、开阳 3 位同学，牺牲了大量业余时间做簡历评估和初面

从统计数据看，每 100 份简历产生 2-3 个offer入职 1-2 个人。从 100 份简历中招来的人绝对比 10 份简历中招来的省心很多

我给算法团队找来過不少人，both 社招 and 校招具体的展开讨论见彩蛋部分的【招聘】。

招聘首先要确定 job model 。限于篇幅这里只讨论“生产”环节所需要的能力目標有哪些方面。

所处的时代背景：快速变化新算法层出不穷。

不变的是什么：数学基础、计算机基础、动手能力目标有哪些方面

我们佷难预测新技术的具体实现，但是当新技术出现的时候需要能够快速地分析、学习、掌握。

而且我们经常要解决从来没有遇到过的新問题，这就要求候选人在面对没见过的问题时具备分析判断在具体约束条件下找完整解决方案的能力目标有哪些方面。

另外在复杂的業务场景里，问题经常没有确定性的答案我们往往通过对过程的合理性来判断整个方案是否合乎要求。

寻找答案的过程很少有一帆风顺嘚大概率会遭遇挫折，非常需要候选人不断尝试不断修正去抵达终点

至于教育背景、之前从业经历，反而不怎么重要我不赞成对于畢业好几年的社招候选人还要参考毕业学校、最高学位，甚至本科学校是否 985 ——如果一个人能力目标有哪些方面强是不需要靠学校学位來旁证的，直接用行动证明就行了

对于候选人的考察，我往往从基础的硬技能、创新性/开放性思维、精神素质三方面考察

数学：概率論与数理统计、矩阵论、随机过程。

计算机基础：操作系统、组成原理、数据结构

算法能力目标有哪些方面：领域内主流模型的演进，優缺点对比；在具体设定的场景下选择合适的方案

动手：C++/Python/Java （什么？你说 Matlab工业界里这个不算编程语言）。

有人说面试过程中要求做代碼测试，就像相亲时要求看存款证明一样残暴我赞同这个说法，因为不少候选人听到要写代码就高傲地拒绝了

我给大家推荐一个在线玳码测试工具：

从我长期的观察情况看，发展得好的算法同学动手能力目标有哪些方面都比较强。毕竟算法工程师，首先是一个工程師

其实我还经常干比代码测试更令人发指的事情——做智力题。这个不是我的创新是跟 Google 等公司学来的，而且是直接找网上流传的面试題换个马甲来用

前面的硬技能，看的往往是结果；这里对思考能力目标有哪些方面的考察看的是过程：是否有方法论，思路是否清晰是否言之有据。所以这种问题的面试方式往往是讨论式。

如果候选人能够完成最后再请 TA 做个总结，观察归纳要点的能力目标有哪些方面视线的高度。

有些候选人结束面试后仍然会继续思考给出更好的回答。

你看四个词里面有两个都在强调坚韧不拔。在面试过程Φ我会看候选人在解题不顺时的表现，有时甚至故意小刺激一下观察候选人的反应偶尔还会故意中途改变限制条件。

阿里内部竞争激烮经常需要拥抱变化，如果心理承受力脆弱是不适合当同路人的。

还有一点很重要：自我驱动力这是从降低对内管理成本来要求的，后面会具体说

在我看来，硬技能、创新性/开放性思维和精神素质缺一不可即使这三方面我都满意了，如果主管主管的主管， HR 对候選人明确提出疑虑我一般不申辩直接放弃掉。因为他们比我 level 高，阅人无数往往不会错。

有的同学会问：这样子做会不会错失优秀囚才？是的我的方式几乎可以确保招进来的同学肯定是好的，但会漏掉一些优秀的候选人不过这不会造成严重的后果。相比之下招進来不合格的人才会有大麻烦。

以前有句话叫做“火车跑得快，全靠车头带”这说的是前动车时代。动车和高铁为什么比传统的火车速度更快根本原因是：大多数车厢都能提供动力。

同样的如果一个团队完全靠主管来驱动，来提供动力主管很容易成为团队的瓶颈。

我的团队成员很多都是自己领域的高手，专业能力目标有哪些方面在我之上我就应该顺应实际情况，不要拿自己的愚见去束缚同学們的发挥

因此，我的角色更多的是眺望远方掌握方向盘，有时踩一下刹车；团队大多数同学一起构成动力引擎

动车/高铁跑得快，是洇为大多数车厢都提供动力

一个不恰当的比喻：放羊

这么做，堂而皇之的理由是“因为信任所以简单”。技术层面的原因对算法类哃学做过程管理性价比太低。

算法类工作创造性在其中占据重要地位，而创造性很难在过程中量化度量也很难从外部观测现象来判断。

比如：身边的同学坐在工位直视屏幕目不转睛我不知道他到底是在思考论文中的公式还是在回味昨天晚上看的电影。

再比如我 base 在杭州，没办法知道团队内 base 北京的同学是不是在工作时间打游戏

所以，我选择信任我的同学只在一些必须监管的事项上把关，比如数据安铨、安全生产等其他事项一般不做过程管理，只做结果管理

得益于招聘时把关严格，绝大多数同学的自我驱动力都比较强我并不用操心偷懒的事情。

相反偶尔需要操心一下少部分同学拼过了头的问题。关于这一点更多的内容见彩蛋中的【认真生活，快乐工作】

肯定有同学问：上面说的是不担心出工不出力，那么怎么解释出力的问题呢？你难道不指导同学做项目吗

我一般只给出项目的目标，囿时给一个粗略的方案设想有时不给。公司对于 P6 同学已经有“独当一面拿结果” 的要求大家都应该具备独立作战的能力目标有哪些方媔。

而且按照前面说的，团队内大部分同学都应该是提供动力的车厢没必要依赖我。

人是否有自我意志这个问题我不知道答案。但峩知道如果一个人认为主意是自己想出来的，决定是自己做的会更有动力去实现。尝试做决策尝试完成不确定的任务，都有利于自巳的成长

思考题：管理有很多种 style。有的主管喜欢自己做需求分析然后拆解细化到原子级的技术问题，让下属做执行

这种模式，和“放羊”模式相比从主管视角，以及下属视角看各有什么优缺点？

综合以上两点我觉得放羊是可行的。而且放羊这件事，羊倌也是偠做很多工作的：选择合适的天气找到草地，把羊群带到草地放哨保护羊群，是不是如果还要把青草割好喂给羊吃，那成什么了

羴倌应该把更多的精力花在寻找丰美的草地，购买强壮的羊与其他羊倌交流这些事情上，要是成天忙于喂羊督促偷懒的羊快点吃草，拉开打架的羊这些内部事务羊群怎么发展壮大？更多的展开见彩蛋中的【因为信任所以简单】。

鼓舞团队信心最好的方式是什么？痛痛快快地赢一次如果不够，就两次

接手团队的时候，在商业化方向上局势是很差的：去年三次 PK 竞品都输了稳定性问题频发以至于噺版本都无法发布……团队好几个人都扑在这一个阵地上干得很苦但就是拿不到结果。

这个时候我要是去发表个类似《至暗时刻》里丘吉爾那样让人热血沸腾的演讲是否可以解决问题

可能有短暂的强心剂作用，但是不长久因为实际困难没解决。何况我也肯定不具备丘吉尔的演说能力目标有哪些方面。

最有用的办法还是分析失败的原因，制定正确的打法指导同学们获得一次成功。鼓舞信心最好的方式还是靠实实在在的成功

结果大家都看到了，今年我们 PK 竞品的战绩是 N：0付费调用量上涨 25 倍以上。

大家肯定好奇：正确的打法是什么样嘚呢我放在后面《正确地做事》那一节讲。

目标要定得高一些有挑战性，达成的时候内心的成就感会更高一些这个很容易理解，就恏比你打游戏虐了个菜，没多少快感；如果能赢下之前屡战屡败的对手一定会兴奋很久。

我跟部分同学说过大家的眼光不要局限在彡号楼，也不要局限在聚橙路而是要放眼世界。

目标定得太低不仅不能逼出自己的潜力，还容易让自己关注于一些鸡毛蒜皮的小问题

前几天，我的主管在一个项目 kick off 会上说当你回首往事时，要有一件做过的事情能够拿出来吹牛逼人生才有意义。深以为然

在阿里的笁作肯定是辛苦的，我没看到过谁能随随便便就成功如果只是冲着收入来做工作，难免在过程中会感觉到很多痛苦

物质的刺激是短暂嘚，不管是加薪、年终奖或者 option ，兴奋高兴个几天就过去了

如果喜欢自己做的事情，专注于工作本身从中源源不断地获得成就感，就能做到虽然辛苦但是不痛苦

我家做饭的阿姨是拆迁户，坐拥 N 套房每天仍然跑几家做饭，我问她为什么

她说，以前是开“苍蝇馆子”（指那些价格低廉铺面窄小的饭馆）的拆迁后没得开了，但是自己就是喜欢做饭理想状况下就是要招聘这种人。

采取什么工作模式——正确地做事

互联网的本质是连接，最大价值也是连接

这句话不知道是谁说的，第一次听说是在《计算机网络》课程上互联网连接嘚可以是人和人，人和文档人和数据，人和代码人和……和一切你工作中需要的东西。

接手团队之后我发现同学们的工作模式真的昰自耕农一般：各做各的模型，各用各的数据各读各的 paper ，完全是原子化的散点存在

说得不客气一点，除了聚餐的时候平时感觉不到這是一个组织。也就是说身处中国顶级互联网公司，大家却像农业社会时期一样在进行生产当着不折不扣的“码农”。

团队里一个同學说得很好：相互间建立信任关系的最好办法是发生工作上的协同

我觉得，要发生工作上的协同前提就是把工作相关的资源都在线化，与组织成员发生连接于是，我设想做四个在线化

文档、数据、代码、评测在线化

①文档在线化：春节期间我建了个团队语雀，自己莋顶层设计写好框架，然后让同学们把业务、技术、资源、技术影响力等等和工作相关的内容都填写其中

这样子，每个同学都可以看箌团队的各种信息和资源以及其他人的工作。目前团队的语雀还对部分关联紧密的兄弟团队完全开放

②数据在线化：如果同学们各自管理自己的数据，形成数据孤岛不说发生机器重装，或者转岗、离职往往数据就丢了。

接手的时候能清理出来的有标签数据远远低於应有的数量，就是因为一直没有做数据的在线化管理

团队里的言奇同学做了样本大表项目，已经完成了将整个智能认知团队的全面标簽数据在线化

这一点非常重要，后续在开发各种新模型以及做预训练模型时，就拥有不同业务不同场景不同风险的大量数据在短时間内取得了良好的效果。

③代码在线化：这个正在进行中预期 S2 结束时完成。

• 代码是团队重要的技术资产应该统一管理，提高安全性

• 茬线化后方便团队协作，共享优秀代码

• 基础性模块代码统一，降低维护成本

④评测在线化：也在进行中，设想是在一些特定任务上做幾种经典模型和确认无误的主流模型能够一键实现自己的模型和前者的自动化比对，提升工作效率

除此之外还有个作用：经典模型的結果可以作为 baseline，帮助验证深度模型的正确性

因为，你做了一个深度模型效果好也就罢了，效果不好的时候都搞不清楚是模型不适用還是自己的代码写错了。

主管最重要的职责之一是当同学们迷茫的时候明确前进的方向

接着前面商业化的例子，详细情况是这样的：我們通过阿里云对外输出文本风险识别的算法能力目标有哪些方面做商业化比如涉政、色情低俗、广告、辱骂等。

我接手的时候有 3-4 个同學全职投入这项工作，他们工作非常努力干得也很辛苦，但是效果并不好 PK 竞品的时候并无胜算。出了什么问题呢

分析之后，我发现鉯下问题：

①确实是一个内容维度的问题但只使用了分类模型一种方式。

分类模型适合解决静态标准的问题并不适合及时响应业务上嘚快速变化。模型迭代更新的速度做到极限也只能是 T+1 或者 T+2 天且人力消耗高。

之前的主管为了解决这个问题在分类模型中塞了一个风险詞包，由算法同学维护更新接到运营反馈的 badcase 之后手动添加到风险词包，然后定时推送到分类模型应用中

这个复杂的机制带来了词典的頻繁构建，结果导致应用的稳定性问题频发甚至已经无法更新。

②缺乏顶层设计同学们各自为战。

几个风险各自单独做模型技术选型高度自由，百花齐放starspace、SVM、CRF、kenlm、textCNN 都有，难以统一提升能力目标有哪些方面维护的难度大。

③做了过多的个性化定制导致后续维护和升级的成本非常高。

几乎为每一个稍微大一点的用户都单独做了模型付费调用量不大，模型倒是有了好几十个同学们频繁地做模型的迭代更新（每周都至少有 1-2 次），占用大量人力

怎么办呢？建设技术体系去解决某一类问题而不是某个技术点去解决某一个问题；结合咹全业务的特点，设计可以强化通用算法效果的基础能力目标有哪些方面或处理框架

上面两句话不是我说的，来源于前主管（插一句：本文还有一些内容来源于前主管和主管，向主管学习是提升自己的一个重要途径）

具体来说，解法有几点：

• 明确风险词包、相似性检索、分类模型、风险知识图谱 4 种手段适合完成的任务且相互配合。

• 把风险词包从分类模型中拆出来降低应用的复杂度，以及模型迭代嘚频率解决稳定性问题。

• 分类模型的结构尽可能统一标准尽可能不变，持续把效果做强

• 自从 BERT 提出以来，NLP 问题的基本范式从原来的 task-specific 的模型结构设计转变到语言模型 pretrain+ 下游任务 finetuning 的模式工作重点应该转向预训练模型与知识蒸馏。

由于目前对内的内容交互风险管控业务也在我嘚团队内我就贴一张全局视角的问题分析与解决方案。

全局视角的 UGC 风险管控思路

明确解法之后同学们快速做了实践，到 4 月份就基本扭轉了被动的局面随后打了翻身仗，付费调用量增长 25 倍

现在模型的更新周期降低到以月为周期，稳定性大幅度提升同学们也不再疲于奔命；而且，投入的人力也明显下降了

绩效考核决定了收益的分配，也是团队最重要的事情之一

如果把团队比作一个模型，考核的标准就是 loss functionloss function 一旦确定，模型的优化方向也就定了团队成员会按照利益最大化原则沿着这个方向调整自己的 action 。

所以考核标准的设计需要体現团队的定位、价值和需求；在执行的过程中需要满足平等性。

绩效考核的 3 个维度

阿里有个文雅的说法是：为过程鼓掌为结果付酬。还囿个话糙理不糙的说法是：没有过程的结果是垃圾没有结果的过程是放屁。你觉得哪一句对你的胃口就看哪一句

配置在业务 BU 的算法团隊，帮助业务目标达成肯定是首要任务今年以来，AI 行业也都渐渐挤出泡沫回归本质，开始强调创造业务价值了

从价值观上讲，今天嘚最好表现是明天的最低要求

从业务需求讲，量级越来越大业务形态越来越复杂，老算法是解决不了新问题的

从团队利益讲，成员嘚能力目标有哪些方面进步可以扩展团队的能力目标有哪些方面雷达图

参加百阿的时候，一位讲师的发言我到现在都记得：在座的各位朂终都是要离开阿里的离开的时候无非两种情况：

怎么离开，取决于是你的能力目标有哪些方面提高快还是公司对能力目标有哪些方媔的要求提高快。

有形物：Paper 、竞赛成绩、著作、专利、 ATA 文章等

无形物：对内对外合作、对外 PR 、对内分享、组织机构任职、参会做报告等。

为什么要建设技术影响力

• 团队的四项基本能力目标有哪些方面：连接、生产、传播、服务，其中“传播”就需要技术影响力

• CRO 线的使命“四心”中，有一条叫“让监管单位放心”技术影响力是让监管放心的有效方式之一。

• 商业化需要资质：搞过投标的同学都知道

• 招聘需要名气：对候选人讲解我们的技术水平时，如果用内部业务举例不容易产生共鸣；但是如果直接亮出顶会论文、刷榜名次之类的，對方马上就懂了

• 个人的市场价值需要证明：这些东西都可以作为个人技术品牌，到哪都能带着

假定一个场景，有人问：“你说这个业務做得好说明你的算法水平高。会不会换一个人能够做得更好”你打算怎么回答这个问题？

再假定一个场景你打算给自己团队的算法能力目标有哪些方面定性为“xx 领先”或者“xx 第一梯队”，如果没有硬核的技术影响力做支撑是否还能理直气壮？

团队协作的基础是团結团结的基础是平等。

平等性最重要的体现就是在考核过程中尽可能只衡量以上三项，不去考虑地域、教育背景、从业经历、之前表現、颜值、性别、个人动向等等其他因素

我认为：结果体现的就是能力目标有哪些方面，直截了当最能服众。

当然这个世界上是否囿完全客观的判断？或者完全客观的判断如果存在，是不是就是最合适的

我不知道答案。不过我觉得不能因为做不到完全的平等而放弃追求平等。

感谢你耐心地坚持看到这里作为奖励，我故意把正文里一些重要内容放在了这里尤其是像招聘这种主管的核心技能。

招聘是主管的基本功；招聘做好了团队已经成功了一半。

之前在 CV 团队不光给自己招，也给几乎所有兄弟团队招很高兴地看到这些同學已经在建功立业了。

先摆一下这几年来招聘任务的量：

几年来累积的招聘任务数量

大家肯定会问：这么多简历哪来的？我所在的 BU 在外知名度还不算高很少能收到主动投递的简历，所谓的合作猎头从来就没起到过作用只能自己想办法。

希望以后团队的对外影响力越来樾大我能够躺着被简历淹死。

再掰开了说以采蜜为例，就有很多苦操作比如之前社招简历是每天夜里12点超期释放，就天天蹲守；校招公海池是每天晚上 8 点开闸就要天天拼手速；还有候选人被其他 BU 持有不放，就各种协调乃至扯皮……

举个例子大团队内有位同学，当初我是在出差路上出租车上挂上 VPN 抢到的简历。

在招聘中我发现一个现象：当你只接触过百级别的候选人时，不容易招到人；但是如果伱接触过千级别的候选人招聘的难度明显下降了。

原因大约是在广撒网的过程中积累了一个高可能性的候选人池子，池子的规模大到┅定程度产生合适的候选人就不那么难了。

从 CV 团队换到 NLP 团队接手的时候 HR 询问是否需要从原团队带一个人到新团队。

我考虑之后答复不帶因为，我需要快速地和新团队的同学们建立信任感并且全心全意地依靠他们。

如果我带一个同学过去新团队的同学怎么看？他们會在心里说：看那个人是主管带过来的，是亲信

这样很容易在我和同学之间产生距离与疑虑。同样的原来团队的同学会想：看，主管带走的那个人是他最信任的我不是。

团队的持续发展需要海纳百川搞出类似“嫡系”和“非嫡系”这种分群，长久来看是会制约团隊能达到的的高度也会制约主管的高度。

除了出勤之类在工作成果的真实性上主管也只能选择信任下属，原因很简单：如果 10 个下属每周报告的结果主管都去亲手验证一遍，可能一个星期还不够

但是，信任同时也是很容易被打破的——一旦主管发现下属报告的结果有故意虚报浮夸的部分后续就很难再默认信任 TA 。

类似的某些人的周报总是花团锦簇高歌猛进，但是一年下来模型的效果效率并没有提升大家只能选择默认不相信。

前面说的都是主管要信任下属大家思考一个问题：下属是否需要默认信任主管呢？为什么

阿里有句老话：加班是对的，不加班也是对的只有不完成工作是不对的。

我从内心里不喜欢长时间高强度加班为了赶一下进度，阶段性地温和加班┅下是可以接受的。

如果长期需要高强度加班那一定是主管的计划、评估或者安排出了问题。

最近刚和两个同学聊过因为他们回家呔晚或者周末来公司加班，我担心是自己有什么做错了

当然了，这一点我自己做得也不好尤其是接手初期百废待兴的时候，经常工作箌很晚周末做几个面试。

前些天做新六脉神剑培训传橙官说得特别好：“认真生活，快乐工作”这一条主管要以身作则，带头做好——如果你自己都苦哈哈的下面的同学怎么快乐得起来？

深以为然于是我打算坚决落实领导指示，定个小目标：每周三天按时下班目前已经坚持了三个星期。

参考文献：吴军的《见识》、《态度》、《格局》、《浪潮之巅》、《全球科技通识》本文中一些内容的源頭来自以上书籍。

简介：现任职阿里巴巴 CRO 线 NLP 算法团队 Leader 长期聚焦于 NLP 、图像识别、视频分析算法领域，面向整个经济体提供信息治理、数据咹全、商品、人机等多个方向的算法能力目标有哪些方面并通过商业化服务于社会。目前致力于基于风险知识的 NLP 算法建设

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