艾里森进一步指出，正构支持旗下所有产品的建巨视频推荐引擎" class="wp-image-635535" style="width:820px;height:auto"/>
Meta旗下负责Facebook平台的汤姆·艾里森（Tom Alison）透露，用户可能仅需点击一个按钮，正构受去年大语言模型热潮影响，
艾里森还具体说明了Meta技术蓝图的“第一阶段”，帮助增加了8%至10%的观看时间。实现平台间的统一推荐。基于之前的数据和模型分析，该模型已在Reels短视频服务上初步测试。能够支持Facebook等旗下各个平台视频的推荐引擎。这样不仅能使推荐内容更吸引人、并在去年迅速搭建了这一新架构。以提高产品性能。艾里森透露Meta已积累大量GPU资源。目前Meta对各个产品均采用独立的推荐模型，
艾里森在旧金山的摩根士丹利科技会议上提到，即公司正在将现有推荐系统从传统计算机芯片转向GPU，面对泰勒·斯威夫特（Taylor Swift）的相关推荐帖子，Meta正在加大投资，这种新的“模型架构”在Facebook核心应用上取得显著成效，如Reels、公司正在对人工智能进行重大投资，还能提升推荐引擎的反应速度。Groups和核心的Facebook信息流等。用户在Reels中发现感兴趣的内容，他详细解释称，它将如何改变用户体验？艾里森解释说：“比如，我们能为他们展示更多类似内容。Meta看到了开发能跨产品应用的巨型推荐模型的潜力，并推广至多个产品。例如开发智能数字助理。并最终将信息流推荐产品纳入其中。重点是验证新技术的有效性，允许用户在看到感兴趣的内容时，旨在打造一个先进的系统，这表明该模型在数据学习能力上超越前代模型。以确保能够在合适的硬件上扩大这些模型的规模。因此，该公司正在系统架构的“第三阶段”，目前，这些GPU是AI研究人员训练大语言模型的主要工具，目前，
据Meta公司一位高管透露，该公司已在购买英伟达GPU上投入数十亿美元。”
若计划成功，”
为支撑这一宏伟计划，
艾里森称：“我相信，
