台湾土生土长的纪怀新现任Google AI（人工智能）首席研究员，过去2年内透过推荐系统优化，为Google产品及服务带来66项重要改善，包括Google Play、广告、机器算法、搜寻、YouTube等。
为落实今年3月启动的Google智慧台湾计画，Google7月4日宣布AI创新研究营正式开跑，Google董事总经理简立峰表示，目前Google在台湾的招聘及培育人才计划已超乎预期，台湾有软、硬体优势在，台湾工程师都有超过全球工程师的水准，「只是台湾人不知道自己有多优秀」。
据中央社报导，Google AI创新研究营开跑，邀请来自英、美等地的AI专家访台，驻于Google美国山景城总部的纪怀新也担任机器学习技术论坛的主讲人，分享机器学习于推荐系统的应用。
来自淡水的纪怀新在Google进行许多推荐系统的研究，他带领的机器学习研究团队最大任务是运用研究成果，达到令人惊艳的推荐体验。举例来说，在Google Play上有超过100万个应用程式，去年更有高达820亿的应用程式下载量，应用程式的数量与下载量相当多，这是为何Google需要机器学习来解决推荐系统的问题。
Google台湾董事总经理简立峰（左1）4日宣布Google AI创新研究营开跑，邀请来自英、美等地的人工智慧（AI）专家访台，并安排多场AI专题演讲，探讨包括自然语言处理、医学影像深度学习应用、推荐系统等AI领域相关主题。纪怀新说，传统的推荐方式是将使用者与项目配对，希望使用者表达对这些项目喜欢或不喜欢，再推测使用者偏好；新的推荐方式是将使用者、情境与项目配对，数据量庞大，又要即时推荐内容，需要透过机器学习来解决这些问题。
他强调，透过机器算法学习模型，Google Play上应用程式的安装率提升了3.3%。纪怀新表示，Google为了显著改善推荐品质，会注重3个原则。第一，推荐应该是个人化及多元化的。第二，透过机器学习的协助，不断优化所有产品的介面。第三，整体而言，Google的模型要能替所有人提供适当的推荐。