再多、不如懂我”的口号。
加之这些打着同好智能推送口号的推广，实际上往往被竞价排名给污染了，做成了半吊子的注水猪肉，所以国内的网民就更不觉得这些推送算法有什么牛逼之处了。
但是事实上，如果可以不被塞钱加塞进来的那些垃圾信息污染，一个成熟的内容筛选推送算法，对于一个内容提供方网站来说，是一种极大的提升用户黏性助力。
比如，如果一个站的“基于深度算法的大数据推送”实打实做好，书友是不该喊“怎么又书荒了”，哪怕再小众的需求，至少也应该被系统自动筛选出可以看的、喜欢看的作品。而不是直接按照分类和标签粗暴筛选，结果弄到一堆臭不可闻的标题党。
如果一个音乐或者视频网站在这方面做得好，理论上可以提供更契合用户口味的书单、云音乐歌单、视频推送列表……
数据爆炸的时代，“得到知识”这个需求已经不再有稀缺性，但是“不受知识垃圾干扰、直击主题地找到你真心要的数据与服务”，开始变得奢侈起来。
有效率的检索，比囤积固态知识重要得多。只有死记硬背的旧时代行将被淘汰者，才会以后一种形态做人。
想明白了这一切，加上自己本身重生时带来的那强烈的核心价值观，顾莫杰感觉到一阵兽血沸腾。
可汗这个项目，赞助得值。
顾莫杰目光何等敏锐，欣喜之余，直切时弊地追问：“可是，你说的这些，靠目前视频网站的技术应该还没法完美实现吧，很多设置都需要手动完成。很多推送之间的内部逻辑关系，都是人工设定的。并不是基于深度算法和大数据自动统计、自动归纳的。”
可汗微微有些不好意思：“这当然还是有问题的。目前每个教学视频最后留的习题，如果被学生做错了，具体跳转到哪一段后续解说视频，是我手动设置的关联。一方面，我对深度算法肯定不够了解，没法基于这个应用调整出一套行之有效的算法。
另一方面，毕竟目前为止看我的视频上课的学生最多也就十万人级别。这个样本容量还不够大，真上了基于深度算法的架构，或许也会因为‘可供深度学习的素材不够多’，而导致其推送效果不如目前的人工设置关联。”
对于这个说法，顾莫杰也深以为然。
鉴别一个基于云端网络的人工智能是否强大，算法固然很重要，但是最重要的还是用户量和用户使用频次。
如果没有几百万的围棋棋手的棋局作为样本容量供阿尔法狗学习，阿尔法狗是打不赢李世石的。
这也是为什么后世谷歌成长为庞然巨头之后，世上再也没有哪家公司能在人工智能的野蛮生长上比过谷歌了——就算你投入钱再多。科研上再不择手段，充其量给你弄出一个数据修正效率比谷歌算法强两三倍的算法。
那又如何？谷歌的用户人数和频次乘积是你的五倍十倍，你空有三倍效率的算法，照样被越甩越远。何况在没有代差技术的情况下，也不可能有三倍效率的算法。
顾莫杰想了想，问了可汗一个周边的问题：“你原来做视频公开课。有接受过别的慈善捐资过么？”
可汗想了想说：“有。原来我也做了一年半多，去年拿到的捐资是20多万美元，我主要花在了程序方面，因为我一个人搞不定视频的全部推送架构。”
顾莫杰心里有底了。
“那还怕什么，你只靠二十几万美元一年的投入，加上你个人的无偿劳动，就做出了现有的底子。今年开始你可以得到五百万美元一年，什么事儿办不成。
算法工程师不够的，我从初音集团给你调就是了。严磊博士