Meta业务主管：Facebook 未来将聚焦年轻人和人工智能

Meta业务主管：Facebook 未来将聚焦年轻人和人工智能 这包括扩展其人工智能功能，使视频更易于浏览，以及为平台上的创作者提供货币机会。艾莉森写道，平台上年轻人的用户参与度是三年来最高的，日活跃用户中美国/加拿大年轻人超过 4000 万。在美国和加拿大，大约每四个日活跃用户中就有一个使用 Facebook 市场。Facebook 交友的日活跃用户同比稳步增长了 20% 以上，每月有超过 18 亿用户参与 Facebook 群组活动。年轻人正在经历重大转变搬家、上大学、找到第一份工作或公寓。而 Facebook 可以帮助他们完成这一切，无论是在 Marketplace 上寻找超值的家具交易，在 Reels 和群组中探索自己的兴趣爱好，与当地社区和小企业建立联系，还是在 Facebook Dating 上寻找自己喜欢的人。Meta 在测试其新的人工智能模型时看到了"重大改进"，该模型"可以轻松地从大型数据集中学习"并推荐 Facebook Reels 中的内容。其最近更新的视频播放器无论视频长度如何，都能提供更多相关视频推荐，并特别关注日益增长的 Reels 格式。新的视频播放器让所有视频都变成竖屏，但也为卷轴、长视频和直播内容提供了全屏模式，以便以横向视图观看横向视频。播放器还有一个滑块，可以跳过长视频，还包括快速发送视频给他人的选项。艾莉森指出，私人共享的年增长率高达 80%。20 年前，一群年轻人在哈佛创立了 Facebook（现在的 Meta）。现在，该公司似乎正在寻根溯源，"戳好友"等早期功能正在回归。 ... PC版： 手机版：

人工智能对人工智能生成的内容进行训练将导致人工智能崩溃

人工智能对人工智能生成的内容进行训练将导致人工智能崩溃 用于训练大型语言模型的数据最初来自人类来源，如书籍、文章、照片等，这些都是在没有人工智能的帮助下创建的。但随着越来越多的人使用人工智能来制作和发布内容，一个明显的问题出现了：当人工智能生成的内容在互联网上扩散时，人工智能模型开始对其进行训练。研究人员发现，“在训练中使用模型生成的内容会导致所产生的模型出现不可逆转的缺陷。”他们研究了文本到文本和图像到图像的人工智能生成模型的概率分布，得出结论：“从其他模型产生的数据中学习会导致模型崩溃 这是一个退化的过程，并且随着时间的推移，模型会忘记真正的基础数据分布。”他们观察到模型崩溃发生得如此之快：模型可以迅速忘记它们最初学习的大部分原始数据。这导致它们随着时间的推移，表现越来越差，错误越来越多。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot