今日嗅评机器推荐改造的可能不是阅读方式而是内容生产部门的工作流程

尴尬君正，是如何被“创新”带到沟里去的？

联发科的Total Solution是服务模式的创新。瑞芯微是快速执行的创新。小米是借势上位的典范。像君正强调的自主创新CPU，反而束缚了自己的手脚。但真要说从市场上赚钱，贴近客户，知道客户要什么并提供好的解决方案，这就够了。

n：君正的蹿红本身就有点时代特征，当时各种山寨，但没有一个像样CPU供应商，就像当年珠海炬力做的mp3一样。这本身不能算是君正的能力，而应该算是时代给了君正这样一个机会，可惜了。当年还风传要收购mips指令集，我当时就好奇还托人想去打听君正人是怎么想的，那会龙芯还没死透，也是mips的指令集，就算不当前车之鉴也可以连横合纵骗骗国家的钱啊。后来的故事是大公司自己也开始做山寨的芯片供应商，freescale，marvel，ti都开始进场，昙花一现的君正真是可惜可惜了。

如意乐1qq：说到这点，深有感触，有些事情离生活太远未必是好事，拿着大笔的资源与资金没干成事情的企业在国内也多的是。如果逼格一些，企业都有自己的市场诉求，简单来说，就是你到底想赚谁的钱，能不能赚，赚了之后能不能可持续。市场里钱多利润高必定范围很小，而且市场广阔的利润低但量大，但也不能一味的以市场需求为主，那样不仅乱而且散，缺乏企业来自自身的源动力。

个性化阅读，又一个烂尾梦？

伯通投稿：机器不会按照某种价值观或内容标准采录资讯，无法提供衡定的符合标准的内容，社区文化或产品文化也就无从谈起。对于“个性化阅读”，何力归纳的很到位——技术不能解决疏理和赋予意义的问题。

快刀青衣：我一直是机器论的鼓吹者。坚信技术可以改变新闻阅读方式。但是我强烈反对唯机器论。因为现在的推荐体制，是从已知信息来推断，我已知你读了一条杀人的社会新闻，那么我就玩命的推荐这些。这种方式很简单粗暴，最致命的是没有预判。

现阶段我觉得机器的个性化推荐可能改造的不是读者的阅读方式，而是内容生产部门的工作流程。除了重大突发事件之外，日常的内容先用机器做好推荐和筛选，甚至未来可能对投稿都能做到是否跟热点相关之类的打分，是否对作者有加分权重。这种推荐和筛选是不断优化和学习的，学习的就是核心编辑的关注重心和特色。#长篇评论有删略，点击文章标题去看更多评论哦#

一只倒霉企鹅：和@快刀青衣 相反，我是运营派非机器论的坚定支持者！现阶段机器学习只能根据浏览经验去机械地匹配判断，终究是无法理解"人为什么要看"这个本质的。

至于根据兴趣推荐，那是更扯。一篇文章里两次出现"鹿晗"这个关键词，就一定和EXO-M或者鹿晗相关吗？随便一篇科技文章底部加上两条关于鹿晗的相关新闻，就可以完美骗过程序。

姚劲波：58未来将拿出10亿美元用于投资和并购

创业邦：58希望未来几年投资超过10亿美元以上的资金。我们有钱、有流量、有商户。我们希望58在生活领域成为一个新的大平台。

天风无驭：或许web2.0时代，已经是现状，当年做的是避开BAT的压制而去做又重又累的活，也唯有这样才能得到时间积累优势。58从05年到现在，从本地服务为中心，辐射到不少用户所关系的琐屑事情，或许58来做O2O才更加好做，因为苦累的结果会渗透得越深，垂得越深才不容易被拔掉，就像树根一样，而互联网金融和O2O将在不久地将来体现出人们所赋予它的使命，至于哪些组织会做的更精彩，重在竞争~

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