霸全网搜索的年代，当时的算法只停留在单线思维，处于搜瓜得瓜，搜豆得豆。
互联网广告投放业务的蓬勃发展变相推动了算法技术革新，每个人的喜好大不相同，如何把广告更精准地送达给目标人群，成了商家们考虑的首选。
以前把广告投放给1000万人，最终的转化率可能不足1%，在实现精准投放后，可以把50个广告分别投给50万人，后者的单价比前者便宜30%，但实际效果远胜几倍。
与其同时，购物算法也在悄然成熟完善，早期的万能某宝可没有猜你喜欢这种功能，每位用户的购物界面一模一样，导致刷单猖獗，想要出头盈利就必须占据首页版面。
当一位耳机发烧友购买了魔音耳机后，低端的算法系统会自动将其标注为耳机偏好群体，用户在下次登录界面时会收到同类的商品推荐，尽管他目前不需要这些。
而高端的算法系统会人性化很多，通过海量的数据运算，将魔音耳机和其他商品之间建立起联系。
陈博此前做过类似测试，系统会给不同的商品做出可能性预测，按大小排列组合出一套最优解进行用户推荐。
例如喜欢魔音耳机的人当中喜欢苹果手机的可能性高达87%，喜欢外星人电脑的可能性高达83%，喜欢雷蛇外设的可能性高达78%。
这样用户在下次打开APP时就会看到相关商品推送，观感体验远比之前清一色的耳机展好。
在高阶人性化算法中，APP索取的录音权限提供了极大便利，算得上是作弊器。
很多时候浑然不知的你只是觉得人工智能真先进，殊不知你的一言一行早就被数据寡头们记录在册，等到需要变现之际再狠狠收刮你的钱袋子。
陈博是万不敢授权摄像头和录音功能，他担心自己在夜深人静时干的坏事被人发现，哪天在视频里看见本尊出没，那叫一个大写的尴尬。
算法的商业化道路止步于此，再往后每前进一步所耗资金都是成几何倍的增长，要知道资深的算法工程师可不便宜，小规模的创业企业压根养不起。
投入和产出不成正比，真要适用这套逻辑，也就不会有如今的枫巢了。
国际地缘形势风云变幻，要想把握信息战的战略主动，浅尝即止是不行的，网状式的算法模型并不是理论上的最优解，还有比这更先进的。
想要解决这一问题，首当其冲的矛盾是各大垄断寡头间的信息孤岛。
出于隐私保密的需要，
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