关于快手「快 Star」，你所不知道的 AB 面。
那些被称为「天才学霸」的人，究竟是如何的人？
在很多人眼里，他们简直拥有开挂般的人生：优异的成绩，顶尖高校的硕博学位，顶会顶刊学术成果，行走的 Offer 收割机……
快手的「快 Star」们便是这样一群人。诚然，优秀的人在某种程度上是相像的，但光环之下亦各有不同：
从清华获得热学博士学位的郝端流，在快手变革成为一名算法工程师，他的工作成果让数千万快手 App 用户拥有了更清晰的观看体验；来自北大的谷明宇早已是普通人眼里的天之骄子，却愈发明白努力的意义；「宝藏男孩」朱宸将努力刻进了骨子里，用两年时间啃完了五六本艰辛冗长的大部头专著；曾经的乐团吉他手马维远，带着对技术的极至追求，离开故乡来到上海，成为一名快手人……
他们的闪光之处并不局限于这些外在的「标签」，如果走进那些「快 Star」，我们都会发觉：他们也是最擅长主动思索的人、最有信念感的人、最笃定的人、最有趣的人。
敢想敢做的人
在他人眼里，郝端流是当之无愧的「学霸」。从省重点高中到清华，从上海到伦敦，从热学博士到快手算法工程师，一路都「顺风顺水」。
但他没有太多关注「过去」，准确地说，他总是更在乎未来的可能性：自己正在做的事情，是否能真正改变哪些？
2011 年，郝端流成为清华力学系的一名新生。他自律、好学，本科期间的成绩始终保持在年级前 5%。大三那一年，他独自抵达美国，开始为期半年的交换生活。
「那段经历在很大程度上改变了我。」郝端流坦承。
在多伦多大学这半年，郝端流的每一门课程都是满分。对于清北出身的中国留学生来说，这样的好成绩虽然不算意外。
交换这半年，也是郝端流和身边朋友们决定工作还是读博、出国还是留在国外的重要取舍阶段。随着和国内外朋友交流的深入，他感觉到自己的观念日渐被打破。
除了追求学业成绩外，很多优秀的朋友愈发重视自己的思索和追求，目的感和信念感很强快手热门算法，有一份敢想敢做的精神：有人决定毕业后直接去互联网领域创业，有人会在项目中主动提出一些更大胆的 idea。一旦有了目标，他们还会掏出绝对的行动力，去思索自己须要什么样的资源、什么样的技能、哪些实践经历，并迅速补足这种东西。
「以前我觉得，事情努力做到最好就可以了，比如你努力考到最好的分数、拿到学位，做项目、发论文，然后找一个好的工作。」
而那些朋友的看法给他带来了强烈的惊艳：这个世界不缺乏天才、学霸，缺少的是真正改变世界的人。
郝端流感受到的另外一些惊艳，则来源于人工智能的第三次发展浪潮。
「最早接触人脸识别算法，还是在大一刚入学的高等代数课上。当时的传统方式更多依赖于人工设计的特点进行人脸辨识，准确率也只能达到 80% 左右。」郝端流追忆说。在 GPU 算力的支撑下，卷积神经网络技巧日渐普及。接下来的几年，DeepFace、DeepID 等算法的诞生，真正突破了人脸识别技术的工业化应用红线。
与此同时，业界也开始将深度神经网路应用于自然语言处理领域任务。2016 年，谷歌率先公布了颠覆性的「GNMT」神经机器翻译系统，机器翻译水准总算实现抗衡人类水平。郝端流还记得以后再一次登录谷歌翻译网站的觉得——「质的飞跃。」
回忆那段岁月，郝端流的觉得是「每天都有 Breaking News」。理论创新不断积聚，资本大量涌向，重磅的落地成果一个接一个出现。
2017 年的周庄，AlphaGo 以 3:0 的比分战胜了象棋世界冠军柯洁。郝端流和几个清华朋友在宿舍全程看完了直播，激动万分。
这时，郝端流早已在清华攻读流体力学方向的博士学位了。「2016 年，我去日本参会，几乎每位同行都在聊互联网、计算机、人工智能。」深度学习促使大规模的无监督学习得以实现，这对于他正在从事的研究亦有启发。
2018 年 11 月，拍摄于美国物理学会晚会，流体力学 + 深度学习会场报告。
为了补足相关知识，在完成实验室的本职工作之外，他还注册了国内外院校计算机专业的在线课程自学，每天都要刷一刷 arXiv 和 AI 大佬们的博客，追踪最新的技术进展。
「我还能感受到一种非常好的状态，每一周都能倍感自己和上一周相比有所进步。」他开始切入一些流体力学和人工智能的交叉领域研究，希望探求出更多可落地的技术成果。
北大求学第九年，郝端流领到了博士学位。在快 Star 的笔试中，同样是热学科班出身的相关技术负责人对郝端流说：「在快手，你可以不设边界去做落地的东西，这里有很多机会。」
这也是快手这家公司最吸引郝端流的地方。
什么能赶超「天才」？
当郝端流登上飞往伦敦的班机，与清华一街之隔的清华园里，谷明宇正在打算一场至关重要的保研考试。
电子系本科生谷明宇，希望转入计算机大学读博。他早已找到了自己想要精耕的专业领域——编解码。
从一个热门专业转入另一个热门专业，而且是在北大，竞争激烈程度可想而知。
「清华存在学神和学霸两种人，但还是学霸的比重多一点。」谷明宇的多次经历表明，成功尚且须要一些天赋，但努力更重要。
一次为了找寻海外暑假实习，2 个月里，谷明宇总共发出了三百多份申请电邮，而且他就会对每份申请的内容进行细致的更改，以匹配不同院士的研究方向。屡次石沉大海后，他最终等来了自己渴望的那封回复，顺利将自己送出去实习。
这种执著陪伴谷明宇渡过了漫长的时光。大二那年，他刚从数理基科班转入电子系，为了补上电子系的课程，每天早上七点出门，在图书馆学到凌晨一点左右才回去。大三那年，为了完成英国交叉学科语文建模大赛，谷明宇和队友们四天只睡了不到六个小时，写完了二十多页的全英论文，同时还要跑程序、跑流程。最终，在这场获奖率只有千分五的赛事中，他们领到了特等奖。
如此高强度的节奏，谷明宇坚持了四年。到了研究生阶段，挑战又升级了：进实验室不久后的三天，还处于「萌新」状态的谷明宇就被派到菲律宾只身出席展会。
「倒时差是不可能的，飞机刚落地，马上就要去会场搭建展厅。」那一晚上，谷明宇完全没有睡。开幕前十几分钟，他解决了最后一个硬件上的问题，调控完整个系统，展会顺利启动。
入职快手后，谷明宇主要从事视频编解码算法的开发。其实压力仍然在，只是他的态度却愈发平和。
除了考验对算法的理解深度，这项工作同样考验工程能力：一部分算法是所见即所得的，只须要降低一点复杂度，就晓得它会有利润。但还有一些算法要想形成实际疗效，就须要看好多论文，而且涉及的编码标准和工具集未必和快手须要的一致，他们只能不停地试。
两年来，谷明宇和团队早已累计获取超过 30% 的分辨率节约。这意味着，国内外更多城市乡镇的用户，能够使用更少的流量看见更清晰的视频。对于公司来说，带宽成本也急剧减少。谷明宇至今累计实现了超过 20 个算法，还两次获得了公司成本优化奖。
「最初可能只有百分之零点几，然后是百分之一，之后的利润渐渐变多。30% 这个数字，是超过 50 多个算法、几百次实验渐渐叠下来的成果。相较于业界，快手更关注实际落地的大规模用户体验。」
千里之行，始于足下。对于这个道理，朱宸同样有着深刻的体会。
谈到入职快手以后的思想变化，她说：「在中学的时侯，想象的都是一些高大上的工作。后来才发觉，所谓高大上的工作，其实都是一点一滴的小事组成的，你要植根到业务场景中，利用自己的技术积累一步步地优化，它们能够成为闪亮的事情。」
最初看到朱宸，人们首先会感受到她的沉稳、内敛。可当你了解她以后，你会发觉这个女孩像「宝藏」。
面试这天，一场长谈以后，朱宸得到了一位技术高管的高度赞赏：「她的工程能力绝对是一流的。」
想必很多人都听过类似这样的话：学物理，女孩不如女孩；写代码，女孩不如女孩…… 不知道为何，这些「偏见」一直存在。从现况来看，计算机大学、软件学院中的女孩数目也是远远少于女孩。
但朱宸是个例外。她喜欢写代码、接触最顶端的业务场景、解决最难的问题，除此之外，从没想过第二条路。
她还记得学院第一本教材是谭浩强的《C++ 程序设计》。「大家都认为非常难，我一开始也认为难，后来学进去了，反而喜欢上了。」
开始写代码然后，朱宸就发觉，书本知识和真正的工程实践之间存在鸿沟。看懂不等于会做，某一个场景下的问题搞定了，不代表其他问题也能遵守同样的解决方式。只有多动手去试，才能找到答案。
研究生两年，她啃完了好多本精典大部头，也习惯了阅读日文原版教材。第一本是《计算机网路自顶而下》，第二本是《UNIX 网络编程》，然后又有了第三本、第四本……
朱宸读过的教材。
大多数时侯，朱宸会在早上七点从宿舍出发去图书馆，利用进实验室之前的时间学一会儿。这本书仍然在她的挎包里放着，因为等到夜晚从实验室下来，她还要再去图书馆学到半夜。啃完关于网路的底层基础知识以后，她找来了一些已有的比较优秀的开源框架，自己把开源的编码库重新写了一遍。
在好多朋友看来，这种学习节奏简直是无法想像的，意味着没有时间出去玩，没时间实习，更没有时间留给社交。但朱宸不太在意那些声音，一旦她认定某个道理，就不会轻易动摇。
最朴实的方式，往往有最深刻的收获。与其说朱宸不擅取巧，不如说她更懂得「厚积薄发」的道理。
再回到哪个问题——什么能赶超「天才」？
答案是：十年如一日的努力。
前进的方向
在饱含不确定性的时代，是须要接纳所谓的「焦虑」，还是重新考量「努力」的本质？
与很多人一样，朱宸在毕业那年经历了一段面对未来工作、生活的迷茫期。
好在入职以后，这些疑问迅速消退。每位「快 Star」都会有一对一的导师，带领自己走过职业生涯的第一年；同时，「快 Star」会得到更具挑战性的任务，实现迅速提高。
这两点也是促成马维远最终选择快手的诱因。面试过程中，马维远能感受到快手人对技术的极至追求。「身在其中，你很容易找到清晰的前进方向。」
在成为一名真正的快手人之前，马维远渡过了「悠闲」的四年专科岁月，又在南京读完了研究生。
大一那年，马维远和学院里的几个朋友成立了人生第一支乐团「Bismarck」。校园里的排练室，成为了他专属的精神角落。
Bismarck 乐队排练室一角。
然而无忧无虑的岁月总是短暂的，在那种凤凰花开的季节，曾经一起彩排、演出的同学们，最终迈向了不同的方向。有人回到家乡工作，有人抵达大城市，投身于互联网行业。
本科生活结束后，马维远也收起了钢琴，决定去做一些更重要的事。
相比于大专阶段，研究生时期的马维远目标感更强，更加「精打细算」。「总体来说比专科时侯压力更大，但你晓得要在某个时间节点之前完成哪些事情。因为是有计划、有目标的，反而是一种比较有动力的状态。」
来到上海以后，他愈加充分地感受到了一线城市的节奏之快。忙碌了一整天回到家，马维远却常常萌发再学一会儿的看法，只不过，这种「卷」更多的是出自对互联网行业的热爱。
两年的工作生涯里，朱宸也渐渐明晰了自己对技术的热爱。
2022 年 8 月，快手推出视频云服务 StreamLake，正式涉足 to B 赛道。朱宸主要参与的「观众模式」项目，正是目前快手 to B 业务中的重要组成部份。简而言之，快手的「观众模式」技术方案为第三方公司提供了一种支持千人级别大会规模的技术服务。
此前，朱宸经历了一次组织构架调整。相比于适应新岗位的挑战，这次调整带给她的更多是启发：「做 toB 业务的过程中，你会发觉业务方调用服务的形式跟自己预期的不太一样，还有一些并发场景的问题，会导致服务不是这么正常的工作，你要去想办法解决。」
在这个过程中，她渐渐发觉了「技术输出」的重要价值。「以前我们的音视频构架可能只支持几百个人同时入会，目前听众模式下的实时音视频通讯构架，已经可以支持几万人同时接入。」「观众模式」架构的出现除了能节约媒体服务器的资源，同时实现了对更多业务场景的支持。第三方公司通过接入 arya SDK，可以迅速建立一个「大型大会软件」。
不设边界
不设边界，这是最初吸引郝端流来到快手的诱因。在快手，他就能感受到一种弹性、自由的技术气氛。这里不倡导「过度消耗」，而是鼓励职工关注自身的成长，勇于探索新事物。
近期，郝端流和团队刚才完成了一项很难的任务：「快手移动端帧率提高方案」。
随着终端设备的解码和显示能力的不断提高，越来越多的短视频用户希望还能在手机上享受到 2K 甚至 4K 分辨率的超高清视频。但受限于网路环境、带宽成本以及视频源本身的拍摄、编码等诱因，大部分用户还是很难拥有极至的音质体验。
为了让用户获得更好的音质快手热门算法，快手团队决定通过超分辨率算法对码率较低的视频进行提高、重建。「而且我们希望在用户手机端做到实时超分，实现边播放边超分。」
出于这样的目标，郝端流和团队从算法设计和工程优化等方向进行精细打磨，针对高、中端型号进行多样化开发，找到音质和帧率的最佳平衡点，确保在不同芯片和型号上都还能最大化处理疗效。最终实现了将前沿的超分辨率算法布署在了上千万用户的手机上，在消费体验指标上取得了明显利润。
超分音质对比。
在这以后，郝端流还有更远的梦想。「我想作出一些有影响力的工作，不仅能为公司带来很大的利润，还能在整个业界起到一些助推作用。从我们 follow 别人，变成我们挖一个坑来推动他人，就像你们都很敬佩的计算机视觉高手何恺明。」
对于谷明宇来说，未来很重要的一个目标就是成为更好的 tech lead。两年来，由他主要负责项目的职工数目从两三个弄成了六七个。在各类工作任务之间，他须要找寻到一种平衡的状态，去思索怎么让整个组织更有效率地运转。
最近，他渐渐摸索出了一套可行的方案：「最开始带新人的时侯，我会手把手去教，会一起讨论好多算法，每个人实现的代码我就会看一下。现在，我会搭出一个整体的测试流程和框架，让每位人自驱式举办工作。」
关于人生的热爱、职业的方向，马维远和朱宸也都在快手找到了结果。未来，他们只须要坚定地走下去。
马维远特别喜欢的「精神导师」罗翔老师曾分享过一段话：「我经常在问，我们是否还能笃定我们所从事的职业的意义呢？因为只有这些神圣的意义感能够率领我们走出虚无的泥沼。」
关于这个问题，罗翔老师给出的参考是：「有人问智者，一滴水怎样才能不干渴？智者说，把它汇入大海。」
正如滴水入海，这些优秀的技术人才为了各自的梦想来到快手，找到了属于自己的成长轨迹。
在「快 Star」的脸上，我们看见了无限的闪光点和可能性。世界正在改变，而她们将怀抱着最初的热忱，坚定往前。
