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。” ... PC版： 手机版：

Google Labs推出一款名为NotebookLM的AI笔记本产品，这是一种全新的笔记工具。旨在通过总结信息、解释复杂的想法

Google Labs推出一款名为NotebookLM的AI笔记本产品，这是一种全新的笔记工具。旨在通过总结信息、解释复杂的想法和头脑风暴新的联系，帮助用户更快地获得洞见。使用人工智能技术来帮助用户处理和理解信息。 这款产品是“基于你自己的文档”的，这意味着它会使用你提供的文档作为信息源，然后基于这些信息为你提供服务。这样，你就可以得到一款完全个性化的AI笔记工具，它能理解你的需求，帮助你更有效地处理和理解信息。 主要功能包括： 1.总结信息：NotebookLM可以自动阅读和理解你的文档内容，然后为你生成一个简洁的摘要，帮助你快速把握文档的主要内容和关键信息。 2.解释复杂的想法：如果你的文档中包含一些复杂的概念或想法，NotebookLM可以帮助你理解这些复杂的内容。它可以将复杂的概念用简单易懂的语言解释清楚。 3.头脑风暴新的联系：NotebookLM可以帮助你发现文档内容之间的新的联系和关联。比如，它可能会发现你的两篇文档虽然主题不同，但是其中的某些观点或信息是相互关联的。 NotebookLM的一些关键点： 1.以AI为首的笔记本：NotebookLM以强大的语言模型为核心设计。它是一种新型的笔记软件，旨在帮助人们更快地学习。目前对美国的一小部分用户开放。 2.解决信息过载：该产品旨在帮助用户处理信息的快速增长。它旨在帮助用户从多个来源综合事实和想法，并更快地建立联系。 3.NotebookLM的特性：该产品允许用户将语言模型基于他们的笔记和来源，创建一个熟悉他们相关信息的个性化AI。用户可以选择特定的Google Docs来基于NotebookLM。该产品可以生成摘要，回答关于文档的问题，并帮助用户提出创新的新想法。 4.隐私和安全：模型只能访问用户选择上传的源材料，用户与AI的文件和对话对其他用户不可见。收集的数据不用于训练新的AI模型。 || #工具 #笔记工具

Logseq 是一个以 Outline 为组织形式，以 Block 为核心，支持双向链接和灵活查询的笔记工具。由于它的强大和灵活

Logseq 是一个以 Outline 为组织形式，以 Block 为核心，支持双向链接和灵活查询的笔记工具。由于它的强大和灵活，很多人（包括我）都用它来 Organize Life。 相比于其他的笔记工具，Logseq 的独特点有： 1⃣极低的记录门槛。每天会自动新建 Journal，然后直接写就行了。Outline 模式也让输入变得非常轻量。 2⃣强大的查询能力。基于 Outline 组织模式的笔记工具，如果欠缺聚合能力，就容易出现孤岛，Logseq 内置了 Simple Query 和 Advanced Query 两种模式，可以很好地按需聚合内容。 3⃣开源。开源给人一种安心感，也能体现创作者对代码的信心。 4⃣免费。嗯，这个理由很充分了··· 5⃣Local Data。数据存在本地，不用担心数据泄露或者被用来作为大数据的训练集，也能让 App 的体验更流畅（相比 Online Service，如 Roam Research）。 6⃣Markdown。没有使用私有格式，其他工具也能打开/浏览文件内容，也方便对数据做二次开发。 7⃣活跃的社区。不用担心没人用，导致停止开发，遇到问题也能愉快地交流。

由 AI 驱动的开源免费桌面笔记工具 || #笔记工具 #工具

由 AI 驱动的开源免费桌面笔记工具 || #笔记工具 #工具 它不仅仅是一个简单笔记应用，通过 AI，它能够智能地整理和归纳你的每一条笔记，并能够自动关联你相关的想法。同时，内置 LLM 提供对笔记内容进行问答服务，支持语义搜索，帮助你快速找到相关笔记。 可以作为个人知识管理工具，支持 Mac、Windows、Linux 系统安装使用。

AI时代，我们应该如何记笔记/日记？分享我的几点思考：

AI时代，我们应该如何记笔记/日记？分享我的几点思考： 1. 数据要完全本地化 未来每个人将拥有各自的个性化AI助理，你的笔记/日记能够让它更懂你。但请不要相信任何在线云笔记服务，你的笔记是你最重要的隐私，也是每一个AI公司最渴望得到的财富。 推荐使用Logseq或者Obsidian，在手机上也可以通过捷径或Telegram Bot来快速记录文字或语音。通用的markdown文本格式在将来也有助于顺利导入到各种AI服务。 2. 将“种子”与“养料”分开 借用当下很流行的“数字花园”概念，由自己产生出的灵感和想法，是“种子”，它们需要结合你日积月累所收集的、来自外部的“养料”(例如各种网络文章、书籍摘录)，才能成长为花园内的植物。在不久的将来，AI 助手将能够为你的“种子”提供无穷无尽的养料，但请永远保护好自己的“种子”，因为只有种子才能决定最终植物长成的样子。同时，这也能帮助我们陷入一种新的“知识的诅咒”那些你的 AI 助理所掌握的知识，并不代表你也掌握。 3. 不要纠结于整理和分类 碎片化的笔记不再是困扰，Notion里的Database，AI会帮你瞬间生成；需要手动建立的双向链接，AI也会全自动搞定。我们只需要持续记录，持续播种，然后每天在花园里逛逛~ 期待这样的“第二大脑”早日到来。

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