此外，不同于“阿尔法狗”的自我学习式的进化，「Ta在」通过与用户的互动让演化性算法了解用户，进而更新，但这并不只是“标签”意义上对用户进行分类和达标，更是群体智能的迭代和演进。

在传统的社交网络中，关系越复杂，传播的信息就越多限制，用户越不敢发言和评论，甚至不得不限制朋友圈的权限。这样做的结果是知识无法有效传播，最后充斥于社交网路的内容只能是折中的内容。

但放弃了标签和关注链的「Ta在」，既能回避深度社交捆绑，又能帮助用户找到价值观一致的内容，实现自由表达。

基于「Ta在」的群体智能属性，用户在「Ta在」最大的价值就是个人智能本身就是平台人工智能学习参悟的对象，并最终汇聚成为这个智能大脑的一部分。

「Ta在」的算法激励用户通过图文、文章、链接、问题的方式分享自己对世界、对自我的观察、感想、记录、观点、与系统互动。

「Ta在」为自己的全球脑平台设定了一个名为 CIQ 的数值，用来描述平台的智力水平。目前，「Ta在」平台 CIQ 数值是 18，这说明相当于一个智商 18 的人。

但即便如此，ECI 算法也已经发挥出了巨大的潜力。目前「Ta在」的问答帖回复率很高，说明算法将问题推送到了本身是对问题有兴趣、甚至是有经验的人那里。

当 CIQ 达到 100 的时候，「Ta在」平台的知识量就等同于知乎的量级。随着内容广度的增加，算法也可以更快速的对内容进行关联。当 CIQ 达到 1000 时，知识量就是谷歌的量级。一篇文章发出 10 - 20 秒后，瀑布流就会出现非常相近的其它内容推送。

互动和分享越多，系统就会熟悉和理解用户，为用户构建完整自我世界之余，还能为其寻找、发现、送去更多用户未察觉到的自我。

小结：再造蓝海

在智能推荐算法的推动下，「Ta在」完成了从社交媒体到智能知识共享平台进化，随之值得期待的是平台上诞生新的媒体与商业结合模式的可能。

一方面，分享知识和自我完善是人类的需求，但建立于传统推荐算法的平台，逃不过唯流量论，从而阻碍了价值的传播并让用户越发排斥深度捆绑的社交模式。

而在「Ta在」上，知识的传播并非以人为中心。这样就有效避免了唯流量论造成的信息中心，信息通道狭窄以及信息低质等问题。

「Ta在」对内容的评判是建立在反复采集用户的评价和行为之上。同时，ECI智能算法能够通过用户对内容的反馈来反复组织和优化特定的知识传播路径。

也就是说，用户在「Ta在」上传播的内容的质量越高，传播效果也会越好，平台会最大限度的鼓励优质内容创作者去创造好的内容。

因为「Ta在」对于知识内容的评估机制比较客观，这就相当于「Ta在」通过一个更智能的平台实现了内容的精准推送，创造了新的内容盈利机制。

以广告模式为例，「Ta在」可以把广告内容根据所属的知识点做精准的目标人群推送，这样内容贡献者就可以保证获得广告收益。

此外，相比起个人内容共享者，「Ta在」强大的人工智能算法在B端赋能方面拥有更广阔的想象空间。目前，「Ta在」打算在三个B端市场发力。

第一个是领域是内容推荐平台。「Ta在」的智能算法能接入一些规模化的内容平台，演化出智能的KNS知识网络，以此提高此类平台内容的精准传播。

第二个领域是电商平台。「Ta在」的算法是基于不断演化的群体智能的，可以体现出群体的消费趋势和消费心理。因此，电商通过接入「Ta在」的智能算法，可实现商品更好的转化及购买，刺激连带消费。

最后一个领域是在线教育平台。「Ta在」的智能算法会判断用户在学习过程中的兴趣以及主动性，可以在一个很大的知识体系中做出动态横向的发散，有效地横向扩展用户的知识面，个性化定制符合每一个用户的知识学习路径，提高每一个用户的学习效果。

一个全新的度智能化的全球脑知识共享平台，正如春笋，在大地之下连接成网，即将全面浮出地面。