معمارية متعددة المراحل لتصنيف إعلانات Meta
Meta طرحت نموذجاً متعدد المراحل وطرق تعلم جديدة لدمج سلوك المستخدم مع معرّفات sparse. تقارير الشركة تشير إلى زيادات تحويلية تصل إلى 6% على Instagram.
تطوّر Llama ونماذج مفتوحة ومنتجات Meta AI.
Meta طرحت نموذجاً متعدد المراحل وطرق تعلم جديدة لدمج سلوك المستخدم مع معرّفات sparse. تقارير الشركة تشير إلى زيادات تحويلية تصل إلى 6% على Instagram.
OpenAI Node v7.4.0 أضاف حقول metadata لنموذج gpt-5.5، أمثلة mTLS، وتحديثات تبعيات. تحديث مطوّر لتسهيل تكامل النماذج والأدوات.
ميتا ضاعفت كفاءة تدريب GEM إلى 20–25% MFU عبر نوى مخصصة، MXFP8، وتوازي شبكي 5D، حسب منشور مهندسي Meta.
إصدار OpenAI Python v2.50.0 (2026‑07‑28) يعدّل تعامل API للنسخ ويعيد سلوك "transcription keyword overload" حسب سجل الإصدار على GitHub.
عرضت Meta مثالاً على استخدام نماذجها في الروبوتات المساعدة، وهو خبر يوضح انتقال نماذج الرؤية إلى تطبيقات واقعية.
Meta تصف نظاماً هرميّاً للاهتمامات يربط المستخدمين والكيانات الإعلانية ويصدر تمثيلات وقابضمفردة تستخدم عبر بندقية الإعلانات. لا توجد أرقام أداء منشورة.
Meta طوّرت سياسة جدولة BPF باستخدام sched_ext لخفض p99 في مسار استرجاع الإعلانات؛ أبلغت عن خفض 28%، توفير 3.28 ميجاوات، وزيادة 1.1% في الإعلانات المرتبة.
قناة Meta الرسمية لمتابعة منتجات الشركة وأخبار Meta AI والمنصات الاجتماعية.