阿里巴巴推荐与搜索引擎平台支持包括淘宝、天猫、优酷乃至海外电商在内整个阿里集团的推荐与搜索的业务，引导成交占据了集团GMV的绝大部分份额，随着智能化时代到来，正日益发展为大数据深度学习的在线服务体系，在保持原有的全链路10秒级更新延迟的引擎平台之上，我们拓展支持各种深度学习网络预测的灵活拆分，支持超TB的模型，驱动异构计算、实时计算以及深度学习训练平台发展，不断追求效率的极致。引擎平台还拥有多项领先算法技术，如IBrain深度实时用户感知模型，可建设最完整的静态与动态电商用户兴趣感知网络，能够直接用于用户行为识别、偏好预估、个性化召回、个性化排序等任务中，在搜索、推荐和广告等个性化业务中有广泛的应用场景；Learn to Cooperate 多智能体协同学习技术，在2017年双11中，联合优化版本带来的店铺内和无线搜索综合GMV提升12%，比非联合优化版本高3%；multi-bits binary network 二值深度模型是基于XOR计算的二值网络交替迭代训练方法，和传统全精度模型相比，模型预测精度持平，预测速度提升1.6倍(Intel CPU)，模型所占内存只有原来的1/10。