Rintangan utama mungkin terletak pada bagaimana sistem AI saat ini menangani pembelajaran berkelanjutan yang dipersonalisasi. Membangun model adaptif yang berkembang seiring aliran data pengguna individu terdengar sederhana secara teori, tetapi kompleksitas rekayasa sangat besar. Yang menarik dari eksperimen teknis yang telah saya lakukan: pelatihan pada dataset tweet besar dengan mekanisme pembelajaran berkelanjutan yang tepat membuka wawasan yang benar-benar kuat. Perbedaan antara model statis dan sistem yang belajar secara dinamis sangat mencolok. Jika tim yang membangun algoritma timeline dapat memecahkan masalah optimisasi ini, Anda akan melihat perubahan kualitatif dalam cara feed yang dipersonalisasi bekerja.