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代码语义化必不可少，如何从设计稿中提取组件和语义信息，这是 NLP、深度学习等智能化技术非常适合解决的问题。

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Icon 识别其实是一个图片分类的问题，依然沿用图片分类的方案，但为了能够让模型的泛化能力能自我增强，我们设计了一个 Icon 自动收集、处理数据、自动训练模型、自动发布模型的模型闭环链路，让模型能够自我迭代优化。

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我们可以这样理解 Pipcook， Node.js 的出现可以让前端工程师成为一位服务端工程师，做服务端同学能做的事情， Pipcook 的出现可以让前端工程师成为一位机器学习工程师，可以做机器学习工程师做的事情。

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今年前端智能化助力前端研发模式升级，数个 BU 共建前端设计稿识别算法模型和数据集，并于双 11 会场大规模应用落地。

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而对于不是特别了解搜索行业风控机制的人来说，甚至还会怒问百度：“你为什么要给我打上这个标签？”

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运营人员甚至为了优化特定地区的访问速度可能会重新配置路由拓扑策略。若是在这个过程中网站工程师操作不当，也会收获百度搜索风险提示。

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这些平台产品，在背后支持了蚂蚁几乎所有核心业务的运行和发展。

整个过程当中，我们在平台建设、业务支持、平台运营、AI创新以及AI整体运营等各个方面做了很多尝试，有了不少的收获和感悟。

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篇幅比较长，约1.5万字。感兴趣的话，可以收藏下后面慢慢看。

希望本文对你有所启发，更期待能抛砖引玉，跟大家做深入的探讨和交流。

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可见，如果你不是真正的用户，你没有亲眼观察真正用户的操作，很多问题你是无法预料到的。

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举个例子，尽管我们的图谱、NLP、CV、搜索、机器人、标注等几个平台产品的功能各不相同，但我们还是找到了共性，