林悦团队全力投入到基于深度学习的广告推荐引擎的研发中。技术团队面临着前所未有的挑战，如何整合来自元宇宙和现实世界的海量异构数据成为首要难题。元宇宙中的数据包括用户与虚拟场景的交互、情感识别反馈等，而现实世界的数据涵盖消费记录、社交行为等，这些数据格式多样、来源复杂，要将它们有效融合并用于深度学习模型训练，需要全新的数据处理架构。
“林总监，我们尝试了多种数据融合算法，但不同类型数据之间的差异太大，融合效果一直不理想，导致模型训练的准确率提升缓慢。”技术团队成员面露难色地汇报。
与此同时，数据隐私问题在这个过程中变得更加敏感。随着对用户数据的深度挖掘，如何在确保数据安全和用户隐私的前提下进行深度学习分析，成为了横在团队面前的一道高墙。
“林总监，监管部门对数据隐私的要求越来越严格，我们在使用用户数据进行深度学习时，必须找到更可靠的隐私保护机制，否则可能面临严重的法律风险。”法务团队严肃地提醒道。
而在市场层面，竞争对手看到林悦团队又一次站在了创新前沿，开始暗中布局。一些大型企业凭借雄厚的资本，收购了部分掌握相关技术的初创公司，试图快速追赶林悦团队的步伐。他们还在行业内散布一些关于林悦团队新技术存在安全隐患的谣言，试图扰乱市场对林悦团队的信心。
“林总监，最近市场上又出现了一些不利于我们的传言，说我们的深度学习广告推荐可能会泄露用户隐私，部分潜在客户已经表达了担忧。”公关团队焦急地说道。