Коли думаєш про алгоритм подачі, там працює багато інтелектуальних циклів. Є рівень фактичного виведення моделі, який переглядає нещодавні кліки та найсвіжіші предмети в інвентарі, щоб приймати мікросекундні рішення, що показати

Далі є автоматичний рівень навчання — компанії інструментують гігантські потоки даних з вхідними функціями та взаємодією користувачів і щодня* перенавчають моделі. Свіжість моделей гарантує, що ви максимально розповсюджуєтеся. Cursor повідомляє, що запускають нові моделі *щогодини*

є зовнішній шар машинного навчання, де вчені дійсно працюють над новими алгоритмами і дивляться, як вони працюють у реальних A/B-тестах і офлайн-метриках. коли вони це роблять, вони змінюють процес потоку даних і безперервного навчання, а не просто навчають одну нову модель

це все континуум і цикл OODA, оптимізований на багатьох шарах абстракції, що наближається до нещодавніх закликів до «безперервного навчання». ці «класичні» системи машинного навчання, які приносять трильйони доходу, варті глибшого роздуму щодо природи корисної розвідки