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原则和底线的毫不退让。蒲蕊这种性格使她活得比普通人要累得多，拿着一份不高的工资，为很多对自己没有直接利益的事尽心尽力，付出的远比得到的要少，但她就是不改。
向晨在她身上，看到了自己的影子。
人性有一个原则——保守。在容易和困难面前，绝大部分人都会选择容易。可就是有那么一小部分异类，总会莫名其妙地去做吃力不讨好的事。世间道路千万条，他们偏偏要去走最难走的那一条。
然而，能够在常态中改变乃至突破的，往往就是这类不走寻常路的人。
“刘哥的经验还是很有价值的，”向晨说，“激进的人攻击力是强，也容易鸡血上头，要么赢得漂亮，要么扑到地心。越是追求安稳的人越是擅长规避风险。”
“哈哈哈，”天少乐了，“打团啊这是？”
“就是在打团，”向晨说，“C位决定攻势，坦克决定防御。刘哥就是我们的坦克。”
C位把控方向，坦克照看屁股。刘哥不知道向董把自己视为坦克，但他对这艘船的屁股确实时时刻刻都很上心，生怕它还没启航就往下沉。
来都来了，他的两倍工资可还想再领五百年呢。
***
天少顺利在技术部抓到了向晨，向晨正和张鸿文讨论得如火如荼。或者说，是张鸿文被向晨揪着讨论得如火如荼。天少还未走到二人跟前便陆续听到了一些只言片语——
“这个算法推荐能精准到什么程度？”
“得看使用哪种推荐方法，现在主要的算法有基于内容、协同过滤、规则、效用、知识等……”
“嗯……看起来协同过滤比较适合我们这种内容平台？”
“协同过滤自动化程度比较高，时间越长针对性越高，对资深用户更友好，确实比较适合个人阅读偏好明显的内容平台。但是相对来说对新用户的推荐质量就比较差……”
“能不能几种推荐方法结合？”
“额……可以在不同页面用不同的推荐原则，不过技术上会非常复杂……”
“可以就行。”
“……”
“哟——”天少在向晨身后搭上他肩膀，“聊什么呢你们？”
张鸿文脸上隐约显现出一种近乎精尽人亡的疲态，“向董在了解个性化推荐这一块。”
“个性化推荐？”
“就是俗称的「猜你喜欢」这个功能。”向晨说。
“我记得在聂部长的市调里有4成的读者不喜欢这个功能啊。”天少说。
“那就说明还有6成的读者喜欢。”向晨说，“而且，那4成读者不喜欢个性化推荐主要是因为「猜你喜欢」通常猜不到你到底喜欢什么，也就是算法推荐的精准度还不够。”
“还有一个原因是个性化推荐会限制视野，”天少补充道，“精准度太过了也丧病，想想，你点开一篇赘婿文之后，接下来给你推荐的全是赘婿文，你受得了？”
“嗯，”向晨拧眉思索，“这确实是个问题。”他转头以「天将降大任于斯人也」的眼神凝视张鸿文片刻，“这个技术难题就靠你了，鸿文。”
张鸿文：“……”
此刻他觉得他不是CTO，而是全世界的和平重任都压在他肩上的超人。
至少在向晨眼里是这样的。
看着向董慈祥的笑意，他能怎么办，再绝望也必须回以礼貌的微笑啊。
天少抬手看表，已12点多了，“先去吃饭吧——鸿文一起来？”
张鸿文还未及答话，向晨便道：“还有几个小问题，很快，等我们两分钟。”
张鸿文越过向晨肩膀看向天少的眼神里闪过一抹欲语还休的哀愁。
天少一时有点茫然，他是不是错过了什么重要的信息？
向晨完全没有留意到两人的情绪，继续道：“这个主界面还可以再简洁一点。”
“这些都是最基本的功能了，再简洁用起来可能就不方便了……”
“现在看着还是花哨了些，观感不好，最好可以参考一下长城读书那样的界面，至少个人书架一目了然，简单直接。”
“刘哥之前不是说这种地方的系统推荐最能引