真正的瓶頸可能在於當前AI系統如何處理個性化的持續學習。在理論上，建立能隨著個別用戶數據流演進的自適應模型聽起來很簡單，但工程上的複雜性卻相當高。我從技術實驗中發現的有趣之處在於：在大量推文數據集上進行訓練，配合適當的持續學習機制，能夠釋放出真正強大的洞察力。靜態模型與動態學習系統之間的差距是巨大的。如果建立時間線算法的團隊能破解這個優化問題，你將看到個性化推送的運作方式產生質的轉變。