着一种绝对的坚持：“意味着我们在给这套刚刚诞生的算法喂食‘毒药’。”
“我们要做的是机器推荐，是千人千面，如果现在因为害怕初期的数据难看，就让几个人工编辑去决定几亿人看什么，那这套系统收集回来的点击数据，到底是用户真正感兴趣的，还是因为那是放在置顶位置、用户不得不点开看的？”
“一旦数据源被人工干预污染了，算法的权重调整就会彻底偏离方向。它永远学不会怎么去分辨用户的真实意图，它只会变成一个迎合编辑喜好的傀儡。”
“我上次就说过，用户在这个阶段表现出来的‘不耐心’，恰恰是我们最宝贵的数据财富！”
“系统给他推了工作周报，他一秒钟没停，直接快速划走，这叫负反馈！系统给他推了红烧肉的菜谱，他停下来看了五秒钟，这叫正反馈！”
“那些杂乱无章的几百个标签，不就是需要通过用户这种一次又一次真实的滑动、停留、快速划走，去慢慢筛选出优先级的吗？”
林辰看着视频那头的周博士，声音里带着充分的信任和底气：
“不要怕数据不好看，我们有足够的资本让这套系统去犯错。”
“时间，是我们这套系统最好的老师，等它完成第一轮的自我进化，它回馈给我们的，将是一座永远挖不完的金矿。”
视频那头，周博士呆呆地看着屏幕。
他原本因为数据不佳而紧绷的神经，在林辰这番不带任何指责、反而充满长远战略定力的开导下，彻底放松了下来。
作为从传统大厂出来的人，他太习惯了那种数据一跌、老板就拍桌子骂娘的高压环境。
为了应付上级的考核，技术人员往往只能用各种人工造假的手段去粉饰太平。
但今天，他遇到了一个真正懂技术演进规律、并且愿意用庞大试错成本去包容技术成长的主帅。
一种士为知己者死的感动，在周博士的心底蔓延开来。
“林总，我明白了！”
周博士重重地点了点头，眼底重新燃起了斗志，“算法团队今天开始二十四小时轮班，死盯特征权重的清洗进度。只要用户的真实反馈足够多，我保证，半个月内，这套模型绝对能自己把主次标签理得清清楚楚！”
张栋站在一旁，长长地呼出了一口气。
老板的态度就像是一根定海神针，把技术部上下所有的疑虑都压了下去。既然大方向定死了，他们只需要一门心思往前冲就行了。
本章未完，请点击下一页继续阅读！