解说视频上。
为了实现这些目的，我的公开课视频都比较短小。我不会和麻省理工或者哈佛商学院的课那样，非要设置成一个视频长达45分钟甚至1小时，作为一堂课。我的一堂课也许只有15分钟到2o分钟。但是足够把两三个小知识点讲透彻，最后留习题，全部做对了就没必要再听。做错了那就选择性跳转到你之所以错的那部分。
我认为这才是真正的因材施教，让学生把时间和精力都花在他们还不懂的东西上面。而不是无论他掌握到了何种程度，都得浪费时间把45分钟一堂的课从第一分钟听到最后一分钟——那是在浪费学生的生命。”
从平铺直叙的流水账式视频，变成根据知识点的掌握情况，具体问题具体分析地推送，这里面的智能上升程度，可不是外行人所看到的那一星半点。
对于可汗的推演，顾莫杰立刻感受到了这个技术设想背后的巨大前景。
或许后世的网友。对于大数据和云计算应用泛滥时代的“猜你喜欢”、“同好作品推送”之类的功能见得太多了，觉得这些都没什么难的。八一中文中八文．连某点中文网都会推个同好，连那些专做盗-版的浏览器都会打出“给的再多、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
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