糙的内容涌进来了，用户看烦了怎么办？这就不得不提到这套杀招最核心的技术引擎——”
科林·顾深吸了一口气，将屏幕切换到了另一份复杂的底层技术抓取报告上：
“这就是我和技术团队排查到最后，真正感到后背发凉的地方。”
“新浪和搜狐那帮做传统门户的人，到现在还以为做内容就是靠大主编挑文章、靠名人写专栏，那是旧时代的精英思维。”
“林辰在飞鸽里推行的，是彻底颠覆传统媒体的另一套逻辑——机器算法推荐，信息找人！”
科林·顾调出几段逆向分析出来的代码片段：
“我们技术人员穿透分析发现，飞鸽根本没有传统意义上的编辑置顶，也没有统一的头版头条。他们用的是一种基于用户行为大数据的协同过滤与深度学习模型！”
“坦白讲，从目前抓取到的日志来看，这套推荐系统还非常稚嫩，甚至可以说是相当粗糙。”
“我们的测试账号，有时候聊了一句买菜，系统就会一口气推十条菜谱；点了一次球鞋，满屏幕都是运动鞋广告，推送逻辑经常出现错乱，完全谈不上精准。”
科林·顾没有回避技术的现状，但他语气中的危机感反而更浓了：
“如果单看现在的产品体验，很多人会觉得它根本上不了台面，甚至连百度的关键词搜索都不如。”
“但是，大家必须清醒地看透一件事——算法推荐这项技术，在全世界范围内都处于刚刚破土的萌芽阶段，现在的粗糙，是所有新技术在冷启动时必须经历的必然阶段。”
“可是，这个模式最可怕的地方，在于它拥有自我进化的能力！”
科林·顾指向大屏幕上的数据流，声调拔高：
“林辰把这个功能直接推给飞鸽那几亿的活跃用户，他是在拿全大夏国的网民当养料，在给这台机器做高并发的实战喂养！”
“用户划过一条不看，机器记下一次负反馈，停留了五秒钟，机器记下一次正反馈。”
“每天几亿次的真实交互数据喂下去，这套原本粗糙的模型，会在我们看不见的地方，以每天甚至每小时的速度疯狂迭代、自我修正！”
“现在它可能推得不准，但半年后呢？一年后呢
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