実際のボトルネックは、現在のAIシステムがどのようにパーソナライズされた継続学習を扱うかにあるかもしれません。個々のユーザーデータストリームとともに進化する適応モデルを構築することは理論上は簡単に思えますが、そのエンジニアリングの複雑さは非常に高いです。私が行った技術的な実験で興味深いのは、適切な継続学習メカニズムを備えた巨大なツイートデータセットでのトレーニングが、真に強力な洞察をもたらすことです。静的モデルと動的に学習するシステムとの間の差は劇的です。タイムラインアルゴリズムを構築しているチームがこの最適化問題を解決できれば、パーソナライズされたフィードの仕組みに質的な変化が見られるでしょう。