Meta大动作，巨型模型推动视频推荐革新

全球科技领军企业Meta近期透漏，Meta正在开发一款全新的巨型AI模型，专门应用于旗下视频推荐引擎，旨在为其全平台提供精准的视频推荐服务。Facebook平台负责人汤姆·埃利森（Tom Alison）当地时间周三在旧金山的摩根士丹利科技会议上透露了这一消息。

据汤姆·埃利森介绍，这款正在研发中的巨型AI推荐模型，将成为Meta至2026年技术战略蓝图的基石部分，该项目预计在未来几年内逐步部署到Meta旗下的各大产品线，包括但不限于Facebook、Instagram以及Oculus等平台，将重新定义用户与视频内容的交互方式。

Meta大动作，巨型模型推动视频推荐革新

目前Meta对各个产品例如Reels、Groups和Facebook信息流等采用独立的推荐模型，新的AI模型预计将实现平台间的统一推荐，未来无论是Reels等短视频服务还是长视频内容都将实现更精准的个性化推荐。

汤姆·埃利森透露这种新的模型架构已经在Reels、Instagram等跨平台体系下进行了测试。在初步测试中，这一模型架构成功地帮助增加了用户在Facebook上的观看时间，具体提升了8%至10%。

这一测试成果表明，新模型在数据学习能力上有所超越，能够有效地从大数据中提取信息，进而提升用户的使用体验。

此外，Meta还在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。

随着AI技术在推荐系统的持续渗透，推荐系统的智能化程度在不断提升。AI对推荐系统的以及视频流媒体服务赋能主要体现在这几个方面，首先是增强内容个性化推荐，AI技术通过机器学习算法（如协同过滤、矩阵分解、深度学习等）可以捕捉用户的个性化行为模式、兴趣偏好以及隐含需求，从而提供高度个性化的推荐内容，比如在视频内容推荐场景中，AI可以根据用户的观看历史、停留时间、点赞评论等行为数据，精确推算出用户可能喜欢的新视频。

其次是实时动态优化，AI能够实时分析和更新用户的行为数据，实时响应用户的行为变化，提供动态更新的推荐列表，保持与用户当前状态的同步性和新鲜感，增强用户体验。

第三是增强内容理解优化推荐效果，自然语言处理（NLP）技术使得AI能够深入理解视频标题、描述、标签、评论等文本信息，结合视频内容的主题、情感色彩和适合的观众群体，进而精准推荐，实现基于内容的推荐，而非仅依赖用户行为数据，并通过不断学习和优化，提高推荐系统的准确性和效果。

第四是能进行多模态数据处理，AI模型能够跨模态地理解并综合考虑各类信息，如文字、图像、音频和视频等，实现更丰富多元的内容推荐。此外还能增强推荐解释性，AI技术通过增加模型的可解释性，让用户了解为何某个视频被推荐给他们，提高信任度和用户满意度。

最后是效率不断提升，利用GPU加速等，AI推荐系统可以高效处理海量用户数据和内容数据，迅速完成复杂模型的训练和在线推理，提升推荐服务的响应速度。

总之，通过AI技术赋能，能有力推动推荐系统的智能化升级，实现高度自动化、精细化、个性化的推荐，提高了用户体验，进一步提高用户粘性从而为企业创造更高的商业价值。

Meta凭借在AI领域的深厚积累和技术优势，打造的这款模型有望引领新一轮视频内容消费体验的升级浪潮。