Rào cản thực sự có thể nằm ở cách các hệ thống AI hiện tại xử lý việc học liên tục cá nhân hóa. Xây dựng các mô hình thích nghi phát triển cùng luồng dữ liệu của người dùng cá nhân nghe có vẻ đơn giản về lý thuyết, nhưng độ phức tạp kỹ thuật là đáng kể. Điều thú vị từ các thử nghiệm kỹ thuật tôi đã thực hiện: huấn luyện trên các tập dữ liệu tweet khổng lồ với các cơ chế học liên tục phù hợp mở khóa những hiểu biết thực sự mạnh mẽ. Khoảng cách giữa các mô hình tĩnh và hệ thống học động là rõ rệt. Nếu các nhóm xây dựng thuật toán dòng thời gian có thể giải quyết bài toán tối ưu hóa này, bạn sẽ thấy một bước chuyển đổi định tính trong cách hoạt động của các nguồn cấp dữ liệu cá nhân hóa.