前微软副总裁姚麒加入小冰公司，他曾在微软负责哪些技术？-600学习网

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今天(10月8日)，微软前副总裁.微软全球杰出工程师Steven Yao宣布，他已加入小兵担任首席技术官。据媒体报道，姚琦将带领小兵的技术团队推动基于自然语言处理的完整迭代AI小兵框架的开发，并扩大小兵在开放领域.对话式AI.多模式交互.超自然语音.AI内容生成.AI生物多样姓等方面的领先优势，姚琦是自然语言处理.机器学习.深度对话.用户行为预测等领域的顶级技术专家。1997年加入微软，先后负责MSN搜索.Bing核心搜索.内容推荐算法.深度学习平台.事件预测算法.系统开发和团队管理。从2015年到2016年，姚琦带领研发团队开发了第四代和第五代小兵。

从技术上讲，Smart Shoot的最新数据显示，姚琦在微软任职期间以发明家身份参与了两项专利申请的研发，即”代表搜索引擎合作伙伴的通用代理”和”适应搜索的排名模型的排名模型适配”。这两项专利分别于2002年和2008年申请，涉及的技术领域主要是搜索引擎。

尽管姚琦长期以来一直是微软技术团队的核心，但微软在提交其参与的每项技术的专利申请时，可能不会将姚琦注册为文件中的发明人。因此，上述专利数据主要与公司内部决策相关。

值得注意的是，尽管姚琦在微软任职期间仅以发明家身份注册了两项专利，但其中一项专利”Ranking Model Adapts to Search”(公开号：US20090276414A1)已被引用90多次，Facebook.三星和阿里巴巴等知名企业在其专利说明书中引用了该专利。

图1：引用的专利数量

该专利的摘要表明，搜索引擎(例如，对于互联网)提供的搜索结果解决了某些领域中人类标记训练数据的有限可用姓(例如，在某些日期范围内，英语以外的语言对应于超过一定长度的查询等)。更具体地说，基于域外的数据调整域内数据训练的排名模型，其中可以获得少量的人类标记训练数据(例如，查询/URL对)(例如，英语以外的语言)，并且可以获得大量的人类标记训练数据(例如查询/URL配对)(例如英语)。因此，即使在域内数据(例如，非英语)的上下文中使用获得的自适应域内排序模型提供搜索结果，搜索结果也会得到改善，因为它们会受到大量(尽管是-域)人类标记训练数据的影响。

图2：上述专利数字(部分)

(注：Smart Bud全球专利数据库中包含的数据包括在126个国家/地区发布的专利。一般来说，专利可以从申请到发布进行查询，这需要4到18个月)