真正的瓶颈可能在于当前AI系统如何处理个性化的持续学习。在理论上构建能够随着个人用户数据流演变的自适应模型听起来很简单，但其工程复杂性是巨大的。我在技术实验中发现令人着迷的是：在具有适当持续学习机制的大规模推文数据集上进行训练，能够释放出真正强大的洞察力。静态模型与动态学习系统之间的差距是巨大的。如果构建时间线算法的团队能够破解这个优化问题，你会看到个性化推送的运作方式发生质的飞跃。