在大眾的傳統印象中，“程序猿”常被描繪成穿著格子衫、形象不修邊幅、表情呆滯的群體。然而，這些刻板印象早已過時。現實中的程序員，尤其是淘天集團的算法工程師們，不僅敬業、聰明，而且充滿激情與創造力。為了打破傳統觀念，展現真實程序員的風采，淘天集團特別推出了《我在淘天做算法》專欄，讓我們一同走進算法工程師們的世界。
提到淘天集團，不得不提的就是其明星產品——拍立淘。這款基于計算機視覺技術的產品已經走過了十年的發展歷程，見證了視覺算法技術的不斷演進。拍立淘通過攝像頭、數據和算法，在短時間內實現圖像搜索，極大地提升了用戶的購物體驗。脫口秀演員付航在短視頻中提到的“拍甚”，正是對拍立淘這一功能的生動詮釋。
十年前，拍立淘在淘寶App首頁正式上線，開啟了視覺搜索在電商領域的新篇章。當時，人們只需拍攝或上傳商品圖片，拍立淘就能迅速在海量商品庫中找到同款商品信息。這一創新不僅滿足了消費者對特定外觀或風格商品的需求，還推動了電商行業的技術進步。十年后的今天，拍立淘日均訪客量已突破5000萬，并即將推出視頻虛擬試衣功能，旨在讓AI更好地理解生活消費場景。
拍立淘的成功離不開背后一群對技術充滿熱情的程序員——淘天集團拍立淘算法團隊。作為團隊負責人，柯思是一個身材瘦弱但工作上“霸得蠻”的湖南人。他深知每一項技術從實驗階段走向產業階段的不易，而拍立淘正是他帶領團隊攻克技術難關、實現創新突破的典范。柯思在深度學習技術領域有著深厚的理論基礎，早在讀研讀期間就專注于視覺算法的研究，為日后在阿里巴巴從事拍立淘技術打下了堅實的基礎。
拍立淘的技術原點可以追溯到2012年深度學習技術的突破性進展。那一年，阿里巴巴率先在圖像搜索領域探索深度學習的應用，比亞馬遜早了整整五年。面對圖像搜索技術邏輯的挑戰，算法工程師們摸著石頭過河，一邊緊盯最前沿的研究成果，一邊將最新知識與實際工作場景相結合。他們通過不斷的迭代優化與技術升級，讓拍立淘算法變得越來越“聰明”，越來越貼近用戶的需求。
在拍立淘的發展歷程中，算法工程師們攻克了一個又一個技術難關。他們構建了深度學習訓練與推理引擎，掌握了大規模數據訓練的技巧，實現了高性能在線服務部署布局，并搭建起了大規模向量索引引擎架構。這些技術創新不僅提升了拍立淘的搜索速度和準確性，還推動了向量計算領域的發展。2017年，拍立淘算法團隊自主研發的向量索引庫在速度和資源消耗上均超越了當時工業界的標桿——Facebook開源的FAISS。
隨著多模態技術成為學術界和工業界的研究前沿熱點，拍立淘算法團隊也緊跟時代步伐，探索算法創新。蕭峰是團隊中的佼佼者，他熱衷于視覺算法技術和人工智能的探索與實踐。在蕭峰的帶領下，團隊對拍立淘圖搜AI技術進行了全鏈路重構，并率先將核心召回和相關性向量表征等模塊由單模態升級到多模態。這一創新不僅提升了搜索準確性，還推動了電商圖像搜索領域的技術進步。
如今，拍立淘算法團隊正迎來新的挑戰與機遇。隨著視頻生成技術的初步成熟可用，團隊開始嘗試將AIGC技術應用于拍立淘中。林夕是團隊中為數不多的女性成員，她善于敏銳發現拍立淘在服飾方面的微妙變化。在多次調研中，林夕發現用戶對服飾搭配和試穿效果的需求依然強烈。于是，團隊利用多模態理解能力和AIGC生成能力，設計了一套能真正支撐商業應用的試衣算法解決方案。該方案不僅可以支持單件和搭配上身，還能保持服飾真實美觀，精準控制穿法和上身狀態。
除了圖像試衣外，拍立淘算法團隊還將能力拓展到了視頻上。他們提出了業內第一個基于diffusion框架的視頻試衣方案，將視頻試衣的效果提升到了一個全新的水平。這一創新不僅滿足了用戶對服飾搭配和試穿效果的需求，還為電商行業帶來了新的商業機遇。
從最初的圖像視覺搜索到如今將視頻作為信息傳播的載體，拍立淘算法團隊用十年時間跑出了一部屬于自己的演變史。他們堅持自研技術，與時間賽跑推陳出新，不斷滿足用戶的需求，推動電商行業的技術進步。正如柯思所說：“拍立淘雖然實現了從0到1的突破，但如果原地踏步就會被落下。要時刻保持技術創新，才是真的‘拍甚’！”
