<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Online Learning on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/online-learning/</link><description>Recent content in Online Learning on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Mon, 12 Jan 2026 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/online-learning/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>推荐系统（十五）—— 实时推荐与在线学习</title><link>https://www.chenk.top/zh/recommendation-systems/15-%E5%AE%9E%E6%97%B6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%8E%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E5%AD%A6%E4%B9%A0/</link><pubDate>Mon, 12 Jan 2026 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/recommendation-systems/15-%E5%AE%9E%E6%97%B6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%8E%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E5%AD%A6%E4%B9%A0/</guid><description>&lt;p>用户在 14:02 打开 App 搜索「越野跑鞋」，到了 15:30 已经开始浏览厨房用品的评测；如果模型还在使用昨晚训练的离线快照，16:00 推给他的很可能仍是萨洛蒙广告——这个时间差正是实时系统要解决的核心问题。真正关键的并非「让所有东西都变快」，而是「到底哪些东西值得变快」：许多特征即使做到实时，对 AUC 的提升也微乎其微，选错方向只会白白浪费资源。&lt;/p></description></item></channel></rss>