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Meta构建闲置AI推理算力复用系统优化广告推荐
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AI 综述
2026年10月，Meta工程团队披露构建了一套弹性系统，利用集群中局部碎片化的闲置AI推理算力来优化广告推荐效果。该系统主要通过两大互补杠杆动态调节负载：一是Rank More Ads（RMA），在算力充裕时增加各排序阶段评估的广告候选量；二是Serve Better Models（SBM），负责将更多高价值请求路由至更复杂的深度模型。
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最新进展10月13日 00:00
Meta披露利用碎片化闲置推理算力优化广告推荐的弹性架构及核心杠杆。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- Engineering at Meta精选Meta 架构实战：利用碎片化闲置 AI 推理算力优化广告推荐
Meta 构建了一套利用集群中局部闲置推理算力提升广告推荐效果的弹性系统。系统通过两大互补杠杆动态调节负载：Rank More Ads（RMA）在算力充裕时增加各排序阶段评估的广告候选量，Serve Better Models（SBM）则将更多高价值请求路由至更复杂的深度模型。
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