Meta正構建巨型AI模型，支持旗下所有產品的視頻推薦引擎

3月7日消息，美國時間週三，Meta公司一位高管透露，公司正在對人工智能進行重大投資，旨在打造一個先進的系統，能夠支持Facebook等旗下各個平臺視頻的推薦引擎。

Meta旗下負責Facebook平臺的湯姆·艾里森（Tom Alison）透露，這個項目是公司“2026年技術發展藍圖”的關鍵一環。他詳細解釋稱，這一全新AI推薦模型將不僅支持類似於TikTok的Reels短視頻服務，還將覆蓋更多的傳統長視頻內容。

艾里森在舊金山的摩根士丹利科技會議上提到，目前Meta對各個產品均採用獨立的推薦模型，如Reels、Groups和核心的Facebook信息流等。新的巨型AI模型預計將改變這一局面，實現平臺間的統一推薦。

作爲Meta進軍人工智能領域的重要一步，該公司已在購買英偉達GPU上投入數十億美元。這些GPU是AI研究人員訓練大語言模型的主要工具，爲ChatGPT等生成式人工智能模型提供動力。

艾里森還具體說明了Meta技術藍圖的“第一階段”，即公司正在將現有推薦系統從傳統計算機芯片轉向GPU，以提高產品性能。

他透露，受去年大語言模型熱潮影響，Meta高層對這些模型處理海量數據及具備聊天等通用能力的表現深感震撼。因此，Meta看到了開發能跨產品應用的巨型推薦模型的潛力，並在去年迅速搭建了這一新架構。目前，該模型已在Reels短視頻服務上初步測試。

艾里森進一步指出，這種新的“模型架構”在Facebook核心應用上取得顯著成效，幫助增加了8%至10%的觀看時間。這表明該模型在數據學習能力上超越前代模型。

他強調，Meta正在加大投資，以確保能夠在合適的硬件上擴大這些模型的規模。目前，該公司正在系統架構的“第三階段”，重點是驗證新技術的有效性，並推廣至多個產品。

艾里森表示：“我們的目標不僅是爲Reels短視頻服務提供動力，還計劃使用單一的巨型模型驅動整個視頻推薦生態系統，並最終將信息流推薦產品納入其中。我們相信，這樣不僅能使推薦內容更吸引人、更相關，還能提升推薦引擎的反應速度。”

若計劃成功，它將如何改變用戶體驗？艾里森解釋說：“比如，用戶在Reels中發現感興趣的內容，當回到Facebook信息流時，基於之前的數據和模型分析，我們能爲他們展示更多類似內容。”

爲支撐這一宏偉計劃，艾里森透露Meta已積累大量GPU資源。這些高性能計算單元不僅用於驅動視頻推薦模型，還將支持公司在更廣泛生成式人工智能領域的項目，例如開發智能數字助理。

Meta正探索生成式人工智能技術的多種應用場景，包括在覈心信息流中加入更復雜的聊天工具，允許用戶在看到感興趣的內容時，通過簡單操作就能獲取更多相關信息。例如，面對泰勒·斯威夫特（Taylor Swift）的相關推薦帖子，用戶可能僅需點擊一個按鈕，即可向Meta AI提問，獲得更多信息。

此外，Meta還計劃將AI聊天工具整合至羣組中，比如在Facebook的烘焙羣組中，成員能就甜點製作問題直接從數字助理獲得答案。

艾里森稱：“我相信，我們有能力將生成式人工智能帶入到多用戶的互動環境中去。”（小小）