第79章 独一无二的算法模型（求追读）（1/2）

但凡事，都得有两手准备。plan a不行，就得有plan b。

他又开始琢磨：如果，万一，大学的实验室设备也不齐全，或者对方就是死活不同意让他一个高中生使用那些精密仪器，那又该怎么办？

想到这里，周铂心烦意乱，脑子里只剩下一个念头：搞钱！搞更多的钱！

实在不行，就只能自己砸钱，搞定一套设备！

他开始盘点自己手里所有能变现的资源。

靠打竞赛赚钱？根本不现实。

国內的竞赛奖金，抠抠搜搜就那么点，就算一路过关斩將，拿了高中奥林匹克的金牌，进了国家队，去参加国际竞赛，最后到手的奖金，估计还不够买一台离心机的。

靠拿奖学金？那更是杯水车薪，连塞牙缝都不够。

思来想去，目前唯一能快速、大量变现的手段，还是得靠网络。

周铂对自己当初在开发那款复习软体时，所用到的那套自己研发的模擬大数据的推荐算法，有著绝对的信心。

他敢打包票，就算是把华威、字节跳动这些全国顶尖的大厂拉出来，在“精准推送”这个细分领域，也绝对没有谁家的算法，能比自己这套更牛逼、更高效。

这套押题的算法啊，依靠wide &amender systems（面向推荐系统的宽深学习），其基础数学逻辑是，数学表达式为 ywide=wwt(x，?(x))+bw，其中x是原始稀疏特徵，?(x)是人工设计的交叉特徵。

交叉特徵通过交叉乘积转换生成。

比如“用户多次做错二次函数错题”和“目標考试二次函数题型占比超 20%”这类组合。

只有两个特徵同时为真时，交叉特徵值才为 1。

以此精准捕捉用户高频错题类型与考试高频考查题型间的显性关联，让押题更贴合用户薄弱点。

这一套算法，用在押题和复习上很有用，用在gg点击或者是內容推荐也很有用，比如“用户安装了视频软体”和“推荐应用为剪辑软体”这类组合，只有两个特徵同时为真时，交叉特徵值才为 1，以此精准捕捉特徵间的显性关联。

所以，他打算把这套算法，打包卖出去。

可想要卖个好价钱，就不能敝帚自珍，得先让买家看到这套算法的巨大商业价值。

说干就干。

此外，周铂还有一个transformer构架没有用，这是用於自然语言处理、大模型领域的核心基础架构，靠“多头注意力机制”处理文本序列关係，广泛用於翻译、生成、推荐等任务。

只是gpu不够，所以暂时先搁置。

周铂直接打开瀏览器，登录了国內最大的几家gg联盟平台，用周雯雯的身份信息，註册了帐號。

他像个进货的批发商一样，接了各种类型的gg。

既有面向学生的、卖学习用品和教辅资料的，也有面向家庭主妇的、卖日用品和厨房电器的，甚至还有一些奇奇怪怪的游戏和app推广gg。

gg联盟的计费方式，五八门，大多是cpc（按点击计费）和cpa（按行动计费），价格也各不相等。

最常见的cpc，每个有效点击，从五毛钱到十几块钱的都有。

周铂的计划很简单粗暴：把这些gg，全部塞到那个学习平台上！

然后按照学必思后台留的学生家长信息，精准推送。

但做完这一步，他又觉得，还差一把火。

毕竟，现在已经是移动网际网路的时代了。

他目前搞的这个学习平台，还只能在pc端，也就是电脑上使用，局限性太大了。