怎么让技术更贴近生活？中国科学院的博士研究生刁瑞说：“假设给每个超市的推车上安装传感器，记录顾客在超市中的路径和各处停留时间，结帐的时候收银员把路径记录和购物帐单匹配上存档，这种数据一天应该会有很多。积累起来可以做用户行为分析，比如也许对商品摆放设计有用，也可能发现让用户犹豫是否购买的商品，有助于设定促销手段。”即使是在逛超市的时候，刁瑞也有这种关于技术的突发奇想。

作为中国科学院计算数学研究所的一名博士，刁瑞专注于最优化计算方法领域的学习和研究，不过他也很喜欢参加一些技术竞赛，KDD Cup 2011 Track 2 第2名，首届全国大学生数据挖掘邀请赛研究生组第5名，他屡获殊荣，也找到了乐趣和成就感。“只有在群体之中同场竞技方能知道自己身手如何。”而参加百度电影推荐系统算法大赛也让他在圈中的名气骤增了不少。

“做科研的前辈都说一流的人做科研发现问题，二流的人做科研解决问题。但是科研好难，我觉得我毕业前能把二流做的还可以就不错了。”刁瑞谦虚，但并不妨碍他比别人更具发现问题的智慧。百度电影推荐系统算法大赛的数据完善就有不少刁瑞的功劳，他用他的怀疑和实验精神弥补了比赛数据未审慎周全的地方，帮助主办方完善了比赛数据，让更多人有机会在比赛中一展身手，已有超过900个算法达人参与了比赛。百度校园品牌部的比赛组织者说：“这远远超过了我们的设想，大家踊跃参赛比拼创新力的同时，严谨的科学精神也为比赛注入了活力。”

对于百度的电影系统推荐创新大赛，刁瑞也谈了一些自己的看法：“平时接触不到公司公开的数据，以往的推荐系统竞赛大多使用的是国外的数据，但是百度电影推荐系统算法大赛用的是国内用户的真实数据。这种比赛类型新颖，公布了平时一般用户很难拿到的数据，发动大家参加会看到别人的好的想法，本身电影推荐就有很强的吸引力，可以使更多推荐领域的学生关注到该领域新动态。”此外，刁瑞还谈到了此次比赛的另一个独特之处，“电影推荐算法的角度比较好，微博上有很多人关注，数据拿出来会比较新。此类创新应用还可以衍生到其他产品和推荐平台中。百度可以考虑不同产品之间。用户层面，以音乐为例，用户经常访问某些歌手的贴吧，就能推荐相关音乐。”

如果说，百度搜索是为用户打开了一扇窗，那么，推荐就像推开一道门。“我觉得个性化推荐是锦上添花的东西，百度现在规模这么大，就会有需求。会有助于维持和扩大用户群，形成良性循环。很多人说现在的个性化推荐很不成熟。但是百度拥有如此庞大的用户和数据作为优势，相信未来会做的很好，甚至做出更多令人意外的产品。也许人们去曾经去过的餐厅吃饭，餐厅会根据以前的点餐记录推荐一些菜，点餐记录可能只需人脸识别就能提取。比如使用iPad点餐，摄像头进行人脸识别，推荐菜就显示出来了，每个人看到的是不同的菜单，到未来，算法会做到让技术比人心更懂人心。”