ML infrastructure
9 özet
- 3 Kasım 2026 Paylaşımlı grafiği bölmeden ayrı release: Meta F3 Lightning ile feature’ları 3,6 kat hızlı yayınlamak F3 (Facebook Feature Framework), Meta’nın reklam ranking modellerinin altındaki ML feature’larını yazma, derleme ve sunma çerçevesi; tek bir istek 20.000’den fazla feature gerekti… Meta Engineering
- 28 Ekim 2026 Saniyede bir milyar reklam skorlamak: Meta Andromeda’da model, sistem ve donanımın birlikte tasarımı Meta Andromeda, reklam öneri hattının ilk aşaması olan retrieval’ı yapıyor: çok büyük bir uygun reklam havuzunu milisaniyeler içinde az sayıda güçlü adaya indiriyor; sonraki daha … Meta Engineering
- 12 Ekim 2026 Küresel olarak kıt, yerel olarak boşta: Meta atıl inference kapasitesini nasıl kullanıyor Inference filolarında bir paradoks var: kapasite küresel olarak kısıtlıyken yerel olarak anlamlı miktarda boşta kalabiliyor. Nedenleri tanıdık: filo tepe talebe göre kuruluyor ama… Meta Engineering
- 22 Eylül 2026 Eğitimde gördüğünü üretimde görmemek: Uber’in özellik loglama çerçevesi Uber'in hedefi net: inference anında kullanılan özellikler, bir sonraki model yinelemesini eğitirken kullanılan özelliklerle aynı olsun. Tek doğruluk kaynağı, daha güçlü model per… Uber Engineering
- 24 Ağustos 2026 İletişimi birinci sınıf vatandaş yapmak: ağı çipin içine gömen MTIA 300 MTIA 300, Meta'nın kendi geliştirdiği eğitim ve inference hızlandırıcı ailesinin, sıralama ve öneri modellerini eğitmeye göre optimize edilmiş ilk üyesi. Yazının çıkış noktası şu … Meta Engineering
- 5 Ağustos 2026 Kullanıcı dizilerinden scaling laws’a: ağır modelleme çevrimdışı, sıralama çevrimiçi Meta'nın öneri platformları her gün milyarlarca etkileşim işliyor. Reklam sıralamada binlerce reklamı milisaniyeler içinde getirip sıralamak gerekiyor. Bu bütçe yüzünden birçok ya… Meta Engineering
- 3 Ağustos 2026 Meta reklam modelini LLM ölçeğinde eğitirken verimliliği ikiye katladı GEM, Instagram ve Facebook'un reklam önerilerini besleyen foundation model. Meta bunu binlerce GPU üzerinde eğitiyor ve 12 ayda toplam hesap gücünü 4 katına çıkarırken verimliliği… Meta Engineering
- 30 Temmuz 2026 Netflix öneri sistemini dil modeline devretti: GenRec Netflix'in üretimdeki öneri modelleri binlerce elle üretilmiş özellik (hand-crafted feature) üzerine kurulu: kullanıcılar, içerikler ve etkileşimler için tasarlanmış özellikler, a… Netflix Tech Blog
- 14 Nisan 2026 Two-Tower embedding: öneri sistemlerinin çalışan iskeleti Uber'in ML ekibi 2022'de embedding'lere yatırım yapmış ve odak noktası Two-Tower Embeddings (TTE) olmuş. Amaç öneri sistemlerini beslemek: yemek siparişi verenler (eater) ve resto… Uber Engineering