得太单薄了。”

“一个普通的网民，他一天在飞鸽上的聊天内容跨度非常大，他可能上午在跟同事聊怎么处理Excel表格，中午在跟老婆聊下班去菜市场买什么菜，下午又在群里跟朋友激烈讨论昨晚的一场足球赛，晚上还要发几张自己养的宠物的照片。”

周博士摊开双手，表情十分苦恼：“这就导致，我们的系统在一天之内，从这个用户身上提取出了上百个完全不同的兴趣标签：办公软件、生鲜蔬菜、体育竞技、宠物护理……”

“标签太多了，就算是高频词也不一定是用户感兴趣的内容。”

周博士指着传回来的后台样本，继续说道：“所以，现在算法还不够成熟，当这个用户点开‘新发现’想找点乐子的时候，我们的系统为了‘迎合’他，把这些标签对应的内容全给他推了过去。”

“他滑第一条，是关于怎么做红烧肉的菜谱；滑第二条，是一篇教你怎么写工作周报的职场文章；滑第三条，突然又蹦出来一条狗粮的评测。”

“虽然这些内容都跟他的聊天记录沾边，并不是完全不相关，但这种缺乏主次之分的内容，就像是一个乱七八糟的杂货铺，毫无阅读体验可言。”

“用户觉得看到的内容杂乱无章，抓不住他们的眼球，自然停留时间就很短。”

听完这番详细的汇报，林辰并没有多说什么。

这就是人工智能在萌芽阶段必须要经历的阵痛。

算法是没有生命的代码，它不懂得人类情绪的优先级，不懂得一个人在疲惫期更想看轻松的娱乐新闻，而不是白天工作时讨论的枯燥表格。

“林总。”

周博士在视频那头深吸了一口气，提出了一个折中的建议：“我们团队刚才紧急开会商量了一下，算法在冷启动期，如果任由这种不准确的推送继续下去，会严重消耗用户对这个新功能的耐心。”

“我们建议，暂时引入人工编辑介入，成立一个专门的内容运营组，先在系统后台手动置顶一些高质量的、受众面广的新闻资讯、搞笑段子和时事热点，用这些经过人工筛选的优质内容，先稳住用户的阅读体验，把停留时长拉上来。同时，让算法在后台继续默默地学习和调整权重。”

张栋在一旁也跟着点头，从产品运营的角