A limitação protege a fase de aprendizado da Meta. Mudanças bruscas ou muito frequentes podem reiniciar o aprendizado e piorar temporariamente o desempenho.

Por isso, a Otimização por IA aplica salvaguardas ao aumentar orçamento e pode dividir uma mudança em etapas. O motivo aparece no histórico. Reduções para conter gasto ruim seguem as proteções configuradas para a otimização.