Meta正构建巨型AI模型 支持旗下所有产品的视频推荐引擎

Meta旗下负责Facebook平台的汤姆·艾里森（Tom Alison）透露，这个项目是公司“2026年技术发展蓝图”的关键一环。他详细解释称，这一全新AI推荐模型将不仅支持类似于TikTok的Reels短视频服务，还将覆盖更多的传统长视频内容。

艾里森在旧金山的摩根士丹利科技会议上提到，目前Meta对各个产品均采用独立的推荐模型，如Reels、Groups和核心的Facebook信息流等。新的巨型AI模型预计将改变这一局面，实现平台间的统一推荐。

作为Meta进军人工智能领域的重要一步，该公司已在购买英伟达GPU上投入数十亿美元。这些GPU是AI研究人员训练大语言模型的主要工具，为ChatGPT等生成式人工智能模型提供动力。

艾里森还具体说明了Meta技术蓝图的“第一阶段”，即公司正在将现有推荐系统从传统计算机芯片转向GPU，以提高产品性能。

他透露，受去年大语言模型热潮影响，Meta高层对这些模型处理海量数据及具备聊天等通用能力的表现深感震撼。因此，Meta看到了开发能跨产品应用的巨型推荐模型的潜力，并在去年迅速搭建了这一新架构。目前，该模型已在Reels短视频服务上初步测试。

艾里森进一步指出，这种新的“模型架构”在Facebook核心应用上取得显著成效，帮助增加了8%至10%的观看时间。这表明该模型在数据学习能力上超越前代模型。

他强调，Meta正在加大投资，以确保能够在合适的硬件上扩大这些模型的规模。目前，该公司正在系统架构的“第三阶段”，重点是验证新技术的有效性，并推广至多个产品。

艾里森表示：“我们的目标不仅是为Reels短视频服务提供动力，还计划使用单一的巨型模型驱动整个视频推荐生态系统，并最终将信息流推荐产品纳入其中。我们相信，这样不仅能使推荐内容更吸引人、更相关，还能提升推荐引擎的反应速度。”

若计划成功，它将如何改变用户体验？艾里森解释说：“比如，用户在Reels中发现感兴趣的内容，当回到Facebook信息流时，基于之前的数据和模型分析，我们能为他们展示更多类似内容。”

为支撑这一宏伟计划，艾里森透露Meta已积累大量GPU资源。这些高性能计算单元不仅用于驱动视频推荐模型，还将支持公司在更广泛生成式人工智能领域的项目，例如开发智能数字助理。

Meta正探索生成式人工智能技术的多种应用场景，包括在核心信息流中加入更复杂的聊天工具，允许用户在看到感兴趣的内容时，通过简单操作就能获取更多相关信息。例如，面对泰勒·斯威夫特（Taylor Swift）的相关推荐帖子，用户可能仅需点击一个按钮，即可向Meta AI提问，获得更多信息。

此外，Meta还计划将AI聊天工具整合至群组中，比如在Facebook的烘焙群组中，成员能就甜点制作问题直接从数字助理获得答案。

艾里森称：“我相信，我们有能力将生成式人工智能带入到多用户的互动环境中去。”