“小問題，已經修了。”
他把那行標紅的資料關掉，轉過來看著陳景，推了推眼鏡。
“你今天怎麼這麼早。”
“堆了好幾天的事，不來不行。”
陳景在他旁邊的空椅子上坐下來，說道，“別這麼拼，要睡夠的。”
王一凡直言道，“沒事，睡得夠，主要是心裡有事沒做完一樣。”
“也睡不了多少。”
陳景問道。
“反作弊引擎整體進度怎麼樣了？上次你說內測跑通了第一輪，現在第二輪呢？”
“第二輪跑了百分之八十多。”
王一凡把顯示器轉過來一點，螢幕上是一張密密麻麻的測試用例表，綠色的是透過，紅色的是未透過，紅色的大概還有十來個。
“剩下的都是些邊緣case，主要是作弊行為變種太快。”
“我們在第一輪裡抓到的那些特徵，到第二輪的時候已經有幾款新掛繞過去了。”
“不過問題不大，孟宇那邊在重新調特徵維度，加了幾個新的行為基線指標，應該能把漏網率壓到千分之一以下。”
“趙組長怎麼說？你這個專案的排期跟建樓那邊有衝突嗎。”
“沒衝突，趙組長那邊就是負責統籌了。”
陳景往後靠了靠。
“建樓那邊主要是方工和施工隊在跑，郝芙桂盯進度。”
“趙組長現在主要得做新的。”
“個性化推薦引擎。”
王一凡點了點頭。
“我知道，她昨天還來找我聊演算法框架的事。”
“你想用在尋知上是吧。”
“對，先在尋知上試。”
“用猜你喜歡的形式，把使用者瀏覽記錄拿來做協同過濾，訓練幾套不同的推薦模型看看效果。”
“這個事你跟她多碰碰。”
“行，推薦引擎底層很多邏輯跟反作弊是一樣的，都是行為資料分析，只不過反作弊是找異常，推薦是找偏好。”
“我跟孟宇都能抽時間幫忙。”
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