Hi everyone. I’m Stephanie LI.

Coming up on today’s program

• China unveils new tax breaks to boost property sales;
• Tencent logs 47% jump in Q3 profit on strong gaming growth.

这里我们介绍一下阿里淘宝搜索发表在KDD'23上的最新工作：

目前，在语句编码器（sentence encoders）领域的学术研究相当多，刚开始涉足的话，可能有点令人生畏。如果你没有正确掌握语句编码器背后的理念和其中的细微差别，就很容易感到困惑。

例如，你可能知道存在sentence transformer（bi-encoders），它们的目的是为句子级别的任务产生高质量的嵌入（qualitative embeddings）。但话说回来，普通的 transformer编码器也能产生较高质量的嵌入，并且完全适合句子级任务。transformer和与之对应的sentence transformer背后的架构似乎也是相同的。然后，还有交叉编码器（cross-encoders）——它也被用于执行句子级的文本分类/回归任务。

一、项目背景与需求

场景描述

排序算法在搜索引擎中非常重要，需要根据用户的查询 q，对一些相关的文档进行排序，尽可能地让用户感兴趣的文档排在前面。之前的文章介绍了一种 Learning to rank 的算法 RankNet，现在介绍另外两种比较经典的排序模型 LambdaRank 和 lambdaMART。

1.RankNet 的问题

【巴士数码】当用户在网络上进行搜索的时候不会有人对这项基础技术是如何实现的感兴趣，我们只是需要结果。但是在简单搜索的背后是很多工作人员的汗水结晶，Chris J.C. Burges就是在幕后默默无闻奉献的其中一位，他在2000年加入微软研究院，主攻方向为机器学习项目。在2005年他将所创造的排名系统依然在当下的Bing搜索引擎中使用。

该系统名为RankNet，相比较同类系统具备反馈时间更短，反馈结果更精准的特性，相比较其他系统需要通过多台设备在数天时间，该系统只需要一台PC一天时间就能获得结果。那么这项系统的秘密是什么?神经网络。该计算机系统能够模仿人类的大脑进行操作。通过培训可以让其按照人类的思维模式对标记的数据执行任务，这是一项独一无二的技术并领先于这个时代。

MQTT简介

MQTT协议因为其轻量、灵活等特点成为了当今世界上最受欢迎的物联网协议，它已经广泛应用于车联网、智能家居、物流、即时聊天应用和移动消息推送等领域，连接了数以亿计的设备，并且每时每刻都有无数设备开始使用和接入MQTT协议。MQTT协议为这些设备提供了稳定、可靠的通信基础，这些设备庞大的接入数量也向MQTT协议规范提出了挑战，MQTT 5.0的诞生便是为了更好地满足这一需求。

概述

MQTT是一种构建于TCP/IP协议的"轻量级"消息传输协议，它基于发布/订阅（publish/subscribe）模式。那么，既然是传输协议，而且基于发布/订阅，那就一定有一个服务器，将消息推送给服务器，再由服务器将数据分发给所有订阅的客户端，服务器端也可以管理所有的数据进行展示等等。

MQTT v5带来了很多新的特性，我们会尽量以通俗易懂的方式展示这些特性，并探讨这些特性对开发者的影响。今天我们将继续讨论：增强认证

在物联网的应用场景中，安全设计是非常重要的一个环节，敏感数据泄露或是边缘设备被非法控制等事故都是不可接受的，但是相比于其他应用场景，物联网项目还存在着以下局限：

• 安全性与高性能之间不可以兼顾；
• 加密算法需要更多的算力，而物联网设备的性能往往非常有限；
• 物联网的网络条件常常要比家庭或者办公室的网络条件差许多。