Meta가 자연어 기반 'Your Algorithm'로 Facebook 추천 제어 기능을 출시했다
Meta의 TLX가 Blackwell GPU에서 20-25% E2E MFU를 달성했다.
Meta F3 Lightning이 광고 ML 기능 배포 시간을 3.6배 단축했다.
Meta의 AI 테스트 시스템이 2026년 상반기 프라이버시 SEV를 20% 줄였다
Meta Andromeda가 MoE와 GPU 커널로 초당 10억 건 처리했다
Meta PrivacyLib가 초당 수십억 건의 프라이버시 검사를 처리하며 신규 요구사항 구현 기간을 수일 단위로 단축했다
Meta가 Prometheus 클러스터용 페타비트 규모 BAG 슈퍼 스파인과 Tahan 스위치를 발표했다
Meta GenRecs Tokenization이 광고 전환율을 0.35% 높였다
1,300줄 라우터와 14개 에이전트가 데이터 설정 준비 시간을 1시간 미만으로 줄였다
Meta의 Prometheus 슈퍼클러스터가 1GW 규모로 구축되어 Muse 모델 학습을 지원한다.
Meta, AI 에이전트 자율 개발로 Forum 앱 8주 만에 핵심 기능 완성
Meta가 OCP 2026에서 IcePack 랙과 MetaRoCE 프로토콜을 공개했다.
Meta가 전문가 피드백을 모델 재학습 없이 반영하는 구조화된 지식 기반 AI 에이전트를 개발했다.
Meta가 오프라인 사용자 모델링과 온라인 랭킹을 분리한 시퀀스 학습 플랫폼을 개발했다.
Meta가 광고 추천 파운데이션 모델 GEM의 학습 효율을 2배로 높이고 학습 연산량을 4배 확장했다.
Meta는 sched_ext 프레임워크를 활용해 광고 워크로드에 최적화된 커널 스케줄러를 구축하여 지연 시간을 28% 줄이고 전력 효율을 높였다.
Meta는 Python 생태계의 지속 가능성을 위해 Python Software Foundation(PSF)을 10년째 후원하며 기술적 투자를 이어가고 있다.
Meta는 AI 네이티브 환경의 복잡한 데이터 프라이버시 문제를 해결하기 위해 LLM과 결정론적 규칙을 결합한 하이브리드 자산 분류 시스템을 운영한다.
SilverTorch는 마이크로서비스 기반의 추천 시스템을 단일 신경망으로 통합하여 검색 효율성과 정확도를 극대화한 새로운 패러다임이다.
Meta가 Friend Bubbles 개발 과정을 다룬 Reels 팟캐스트를 공개했다.
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