1024 程序员节｜100 秒里的小红书技术这一年

今年的 1024，是小红书技术团队走过的第十个程序员节。

小红书社区已不只是一群志趣相投的用户组成的小社区，这里有着温暖而广阔的人间烟火。

今年小红书日活用户已突破 1 亿。用户数量增长迅速，为社区带来了多元化的内容生态，承载这样一份责任并不简单。

今年的 1024 程序员日是星期二，小红书的技术同学们每周提交代码最多的时间恰好也是周二下午 2 点。

过去一年里，技术团队用一行行代码实现了许许多多需求，为快速成长中的小红书社区添砖加瓦。

小红书的程序员们这一年，在忙这些...

Inspire Lives，让小红书更懂每个人

在小红书，有许多普通人帮助普通人的故事在发生，每个用户发表的笔记都能被看到。这就意味着小红书的技术同学需要做出业界里非常规的解决方案：更注重分发的普惠性，而不仅仅追求效率。

面对 10 亿量级的图文、视频笔记，传统人工定义的层次化标签，无法完整刻画图文和视频内容。

多模态在小红书最大的优势就是小红书中海量的多模态内容数据，这些数据中就隐含了一些天然的标注信息，基于这些天然的标注，技术同学就可以在没有人工标注的情况下，进行大规模的多模态学习，为下游的各种任务和模型提供多模态的语义表征。

有了大规模多模态表征与检索系统，小红书就能够更好地理解用户发送的内容。

在小红书搜索：「1024 是什么日子？」时，就能看到关于1024程序员节的各种笔记。简单的搜索操作背后，既需要理解海量笔记，也需要给大量相关的笔记排序，选择出那些最匹配的内容推到台前，被用户看到。

简单来说，多模态让小红书能够更好地理解内容。在理解之上，才能判断什么是「好」内容，在需要的时候交给用户。而推荐或搜索的本质，即是如此：信息分发和信息匹配。

两年前，小红书的推荐系统中最重要的召回、粗排、精排模块的时效性还停留在天级。

过去，常常会有这样的情况发生：有用户点赞了一篇笔记，如果该笔记内容不是用户过去有过的兴趣，新兴趣无法被推荐系统快速学习到，用户可能喜欢的相关笔记也就无法及时地被看到。

为了解决这些问题，就要尽早地让推荐系统理解内容的赛道、质量、可能感兴趣的用户是谁。小红书团队进行了高时效项目，排序模型首先经历了从天级别到小时级，进一步到分钟级的升级，后续在召回模块也达到了分钟级更新的能力。

无论是用户探索到的新兴趣，还是一条刚刚发布的笔记，现在都能在片刻之间出现在笔记信息流中。

当然，为了防止掉入信息茧房，小红书也有不少遗忘策略，平衡用户的长短期兴趣。看到自己喜欢的东西，也看到更大的斑斓世界。

增长迅速的小红书社区里，原创的好内容在增长，也不可避免地吸引了黑灰产的注意。为了让用户看到更多好内容，小红书技术团队专门开展了虚假种草项目，用系统化的方式打击刷量行为。2022 年至今，累计清理作弊点赞行为 31 亿次，展示了平台尊重好内容的决心。

有了这些努力，小红书确实比以往更懂你。

业务在成长，技术在奔跑

小红书是一家从诞生之日起，所有技术体系全部搭建在「云」上的公司，称得上是「云上的原住民」。

小红书自建的 Redis 从 Day 1 就实现了容器化部署，极大地降低了集群运维的成本，目前已经达到了数十万级 Pod 规模、上百 TB 的数据量。

作为一家高速发展的公司面临的数据存储，加工和分析使用的挑战也非常大。目前小红书已经开启了从单云架构到多云架构的转型，可以根据不同云厂商特点部署不一样的技术。

随着业务规模扩大，Kafka 传统存储模型显露出了很多缺点。技术同学对 Kafka 进行了云原生改造，达到了降低成本、弹性调度、CPU 能效提升等目标。

目前小红书 APP 内搜索用户渗透率已步入行业第二，这离不开小红书在机器学习领域的多年耕耘。

小红书里的文本、图像、视频素材及搜索、推荐、广告等场景都需要机器学习的支持。小红书技术对于机器学习的需求度增长迅速，技术同学将分散在各处的离线机器学习资源全部迁移到上海，合成一个区并和在线混部，提升了资源使用效率和易用性，降低了 1 亿+成本。

机器学习平台架构也完成了升级，引入了全新的异构架构，支持 CPU 和 GPU 的灵活搭配，大幅提升性能。完成了大模型训推架构从 0 到 1 的搭建，特征迭代效率从一周提升到了一天。

「学习能力」提升的同时，搜广推分发引擎项目也完成上线。搜索、推荐、广告三种业务形态从本质上都属于内容分发系统：基于用户和上下文，从大量的候选池中，经过多轮的筛选，返回少数结果过程。

Lucky 搜推广架构升级项目针对在线数据检索和业务策略迭代，提供高效率、高性能、高可用的分发架构底座，让业务同学能够专注在检索功能和算法策略研发上。

视频业务和短视频播放规模不断增长，小红书技术同学也在研究如何在保证提升用户体验质量，降低视频带宽成本。应运而生的 REDplayer 是小红书团队首个开源项目，让小红书视频体验上了一个大台阶。技术团队还专门研发了一款基于 AI 的无参考视频质量评估算法 RedVQA，它能够最大程度地模拟人眼视觉感知一致的质量评估，保证视频压缩之后仍能保留原有的观看体验。

业务体量扩大时，原本不起眼的小花销也可能会变成「吞金兽」。

为了平衡业务发展与成本，过去的一年里技术团队开展了技术成本洞察和优化项目。现在，小红书团队有了专门的 OneCloud 资源洞察平台，可以快速查看各团队在从计算、存储、CDN 等各方向的资源用量，对成本最高的环节开展针对性的优化。

业务快速增长时，小红书的技术团队也在快速奔跑。

Something New

视频中提到的「达芬奇」和「此刻」，刚刚开始在小红书 APP 中开始内测，都是小红书在 AI 领域的新尝试。

「达芬奇」是小红书基于大语言模型开发的智能助手，其定位是成长中的生活艺术家。在聊天的过程中，达芬奇会贴心地读懂用户的好问题，也许问题很复杂，但是达芬奇会提供基于小红书社区众多笔记总结归纳后的个性化、高效且准确的详细答案。

「此刻」是一个帮助用户快速生成图片的小工具，用户可以专注在分享文字笔记上，由「此刻」为用户生成配图。

小红书技术团队探索了不少新事物，有许多惊喜的发现也乐意与业界共享。这一年里，技术团队写下了近百篇技术分享文章，发表了十余篇学术论文，与全世界分享自己的新发现。在刚刚过去的国际计算机视觉大会 ICCV 2023 中，一篇来自小红书技术团队的论文评定为 Oral 论文（接收率1.88%）。

这一年，用户看见的与看不见的项目，还有许许多多，无法一一列举。

用户评价小红书的「好用」，不只是「大项目」带来的，更是无数提升体验的细小迭代带来的。

在小红书，每一行代码都不同凡响。

祝所有的技术同学，1024 程序员节，节日快乐！