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Meta 的生成式广告模型 GEM：广告推荐 AI 的“中央大脑” Meta 最新发布的工程博客，详细介绍了团队最新推出的生成式广告推荐模型（Generative Embedding Model，GEM）。作为 Meta 广告生态的核心创新，GEM 被定位为广告推荐系统的“中央大脑”，通过大规模 AI 训练，提升广告的个性化匹配度和广告主的 ROI。它借鉴了 LLM 的范式，利用数千 GPU 训练而成，帮助 Meta 的平台（如Facebook 和 Instagram）更精准地投放广告，实现用户偏好与广告目标的深度对齐。 GEM 的核心机制：从海量互动中提炼洞见 GEM 通过分析每日数十亿用户-广告互动数据，构建一个动态的特征空间，包括序列特征（如用户历史行为序列，可长达数千事件）和非序列特征（如用户年龄、位置或广告创意格式）。其创新在于高效捕捉这些特征间的复杂交互，避免传统模型的瓶颈。 关键组件包括： · Wukong 架构：一种可堆叠的因子化机器结构，结合跨层注意力机制，专为非序列特征设计，能更好地模拟用户与广告的细粒度互动。 · 金字塔并行结构：针对长序列行为，提供高效的并行处理，揭示用户意图模式。 · InterFormer 设计：通过并行摘要和交错层，实现序列与跨特征的学习，同时保留完整序列信息，确保可扩展性。 这些元素让 GEM 的架构比前代模型高效 4 倍，在相同数据和计算资源下，广告性能提升更显著。 GEM 的多域学习功能则平衡了 Facebook、Instagram 和 Business Messaging 等平台的差异化需求，同时借力跨平台洞见。 和智能体框架的深度集成：知识高效传播 GEM 不孤立运作，而是通过后训练技术与 Meta 的智能体框架及其他系统无缝集成。它将学习成果“蒸馏”到数百个垂直模型（VMs）中，使用知识蒸馏、表示学习和参数共享等方法，实现标准蒸馏效果的 2 倍提升。其中，“学生适配器”（Student Adapter）是一个轻量组件，能用最新真实数据校准“教师”预测，解决领域偏差和监督信号过时问题。这使得 GEM 的洞见能快速渗透到实际广告投放中，推动从感知到转化的全漏斗优化。 训练创新：规模化与效率并重 训练 GEM 面临海量稀疏数据和多模态输入的挑战（如广告目标、创意格式和测量信号）。Meta 的解决方案包括： · 多维并行：优化内存和通信，处理稠密与稀疏组件。 · 自定义 GPU 内核：针对变长序列和计算融合，利用最新硬件特性。 · 内存优化：如 FP8 量化激活和统一嵌入格式，显著降低足迹。 借助 PyTorch 2.0 的图级编译和 GPU 通信优化，整个训练实现了有效训练 FLOPS 提升 23 倍、模型 FLOPS 利用率（MFU）提高 1.43 倍，以及作业启动时间缩短 5 倍。 这不仅支撑了 16 倍 GPU 规模的扩展，还确保了 ROI 可控的持续迭代。 实际成效：转化率与生态共赢 自今年早些时候上线以来，GEM 已在 Facebook Feed 和 Instagram 上显著提升广告转化：Q2 Instagram 转化率增长 5%，Facebook Feed 增长 3%。 这源于其对用户偏好的精准预测，帮助广告主实现一对一规模化连接，提升 engagement 和 ROAS（广告支出回报）。对 Meta 而言，它强化了广告生态的统一性，推动有机内容与广告的智能排序。
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
直观对比 Skills 和 MCP，分别有什么用，区别是什么？ Skills：教导 Claude 如何 执行特定任务的功能。类似于提供详细的指导手册，让 Claude 学习并遵循你的工作流程。例如，使用公司特定的格式生成财务报告。这强调 Skills 的作用是“教学”，帮助 Claude 掌握方法和步骤，从而处理结构化的、重复性的任务。 MCP：连接 Claude 到它 需要 的外部资源的功能。类似于为 Claude 提供数据“接口”，让它能访问实时或外部信息。例如，从外部 API 获取实时股票价格。这强调 MCP 的作用是“连接”，确保 Claude 能获取必要的数据或工具，而无需手动编写复杂的集成代码。 @adocomplete 配图直观地对比了二者： · 左侧（Skills）：标题为“Teach Claude HOW to do it”（教 Claude 如何做），示例为公司格式的财务报告。 · 右侧（MCP）：标题为“Connect to WHAT it needs”（连接到它需要的东西），示例为外部 API 的实时股票价格。 这也提供了一种 AI 开发合作方式：Skills 提供“知识和方法”，MCP 提供“数据和访问”。在实际应用中，二者结合能让 Claude 更高效地处理复杂任务，例如在生成报告时，不仅知道格式（Skills），还能拉取最新数据（MCP）。这对开发者、企业和 AI 用户来说，具有实用价值，尤其在构建自定义智能体时，能简化集成外部系统的过程。
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Debate of the day: will AI applications or foundation models win? My answer is "both." There is SUCH a long tail of use cases for AI. The general foundation model companies aren't going to build the best workflow for each of them. We've already seen this with LLMs - and it's now happening with other modalities (image, video, audio). I spoke about this at the @fal Generative Media Conference 👇
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![[开源推荐] Awesome Claude Skills
@composiohq 精心整理的开源资源库，专注于 Claude Skills（技能）集合。这些技能帮助 Claude 在 Claude AI、Claude Code 和 Claude API 等平台上执行特定任务，提升生产力和自动化水平，同时这些技能也可以迁移到其他 AI 智能体中。
https://t.co/kvVX3wQLUN
项目核心价值
Claude Skills 的设计理念是“教 Claude 如何做事”，而非仅限于回答问题。每个技能都像一个标准化模板，确保任务重复性和一致性。例如，在开发场景中，它能自动化代码审查；在业务中，能分析会议记录。项目不只是列表，还提供创建、部署和最佳实践指导，帮助开发者快速上手。截至目前，这个仓库已汇集数十个实用技能，覆盖从文档处理到创意媒体的多个领域，适合工程师、内容创作者和业务分析师使用。
技能分类概览
项目将技能按功能分组，便于导航。以下是主要类别的精选示例（非 exhaustive 列表），每个技能通常包含 Markdown 指令、脚本模板和使用案例：
· 文档处理：专注于文件操作，如创建/编辑 Word 文档（docx 技能）、提取 PDF 表格，或将 Markdown 转为 EPUB 电子书。适用于报告生成或知识整理。
· 开发与代码工具：开发者利器，包括 AWS 架构优化（aws-skills）、D3.js 数据可视化、Playwright 浏览器自动化测试，或 Git 工作流管理（如 changelog 生成）。这些技能能加速编码迭代，尤其在测试驱动开发（TDD）中。
· 数据与分析：如 CSV 数据总结器（自动生成洞见和图表）或根因追踪（诊断复杂错误链）。适合数据科学家处理结构化信息。
· 业务与营销：工具如竞争广告提取器（分析对手广告库）、潜在客户研究助手，或域名 brainstormer（生成并检查可用性）。这些帮助营销团队高效洞察市场。
· 沟通与写作：包括文章提取器（从网页拉取全文）、会议洞见分析器（识别发言模式和冲突），或 YouTube 转录总结。理想用于内容生产和团队协作。
· 创意与媒体：创意技能如 Canvas 设计（生成 PNG/PDF 艺术）、Slack GIF 创建器，或视频下载器。让 Claude 参与视觉内容制作。
· 生产力与组织：文件整理器（智能分类和去重）、发票管理，或抽奖赢家挑选器（加密随机选）。日常效率提升神器。
· 协作与项目管理：Git 推送自动化、代码审查实现，或测试修复提案。支持团队工程流程。
这些技能大多是开源的子项目，链接直达 GitHub，便于 fork 和修改。项目还提供“Skill Seekers”等元工具，能自动将文档网站转为技能。](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpbs.twimg.com%2Fmedia%2FG5bxMSEakAAbWyQ.jpg&w=3840&q=75 "[开源推荐] Awesome Claude Skills
@composiohq 精心整理的开源资源库，专注于 Claude Skills（技能）集合。这些技能帮助 Claude 在 Claude AI、Claude Code 和 Claude API 等平台上执行特定任务，提升生产力和自动化水平，同时这些技能也可以迁移到其他 AI 智能体中。
https://t.co/kvVX3wQLUN
项目核心价值
Claude Skills 的设计理念是“教 Claude 如何做事”，而非仅限于回答问题。每个技能都像一个标准化模板，确保任务重复性和一致性。例如，在开发场景中，它能自动化代码审查；在业务中，能分析会议记录。项目不只是列表，还提供创建、部署和最佳实践指导，帮助开发者快速上手。截至目前，这个仓库已汇集数十个实用技能，覆盖从文档处理到创意媒体的多个领域，适合工程师、内容创作者和业务分析师使用。
技能分类概览
项目将技能按功能分组，便于导航。以下是主要类别的精选示例（非 exhaustive 列表），每个技能通常包含 Markdown 指令、脚本模板和使用案例：
· 文档处理：专注于文件操作，如创建/编辑 Word 文档（docx 技能）、提取 PDF 表格，或将 Markdown 转为 EPUB 电子书。适用于报告生成或知识整理。
· 开发与代码工具：开发者利器，包括 AWS 架构优化（aws-skills）、D3.js 数据可视化、Playwright 浏览器自动化测试，或 Git 工作流管理（如 changelog 生成）。这些技能能加速编码迭代，尤其在测试驱动开发（TDD）中。
· 数据与分析：如 CSV 数据总结器（自动生成洞见和图表）或根因追踪（诊断复杂错误链）。适合数据科学家处理结构化信息。
· 业务与营销：工具如竞争广告提取器（分析对手广告库）、潜在客户研究助手，或域名 brainstormer（生成并检查可用性）。这些帮助营销团队高效洞察市场。
· 沟通与写作：包括文章提取器（从网页拉取全文）、会议洞见分析器（识别发言模式和冲突），或 YouTube 转录总结。理想用于内容生产和团队协作。
· 创意与媒体：创意技能如 Canvas 设计（生成 PNG/PDF 艺术）、Slack GIF 创建器，或视频下载器。让 Claude 参与视觉内容制作。
· 生产力与组织：文件整理器（智能分类和去重）、发票管理，或抽奖赢家挑选器（加密随机选）。日常效率提升神器。
· 协作与项目管理：Git 推送自动化、代码审查实现，或测试修复提案。支持团队工程流程。
这些技能大多是开源的子项目，链接直达 GitHub，便于 fork 和修改。项目还提供“Skill Seekers”等元工具，能自动将文档网站转为技能。")
[开源推荐] Awesome Claude Skills @composiohq 精心整理的开源资源库，专注于 Claude Skills（技能）集合。这些技能帮助 Claude 在 Claude AI、Claude Code 和 Claude API 等平台上执行特定任务，提升生产力和自动化水平，同时这些技能也可以迁移到其他 AI 智能体中。 https://t.co/kvVX3wQLUN 项目核心价值 Claude Skills 的设计理念是“教 Claude 如何做事”，而非仅限于回答问题。每个技能都像一个标准化模板，确保任务重复性和一致性。例如，在开发场景中，它能自动化代码审查；在业务中，能分析会议记录。项目不只是列表，还提供创建、部署和最佳实践指导，帮助开发者快速上手。截至目前，这个仓库已汇集数十个实用技能，覆盖从文档处理到创意媒体的多个领域，适合工程师、内容创作者和业务分析师使用。 技能分类概览 项目将技能按功能分组，便于导航。以下是主要类别的精选示例（非 exhaustive 列表），每个技能通常包含 Markdown 指令、脚本模板和使用案例： · 文档处理：专注于文件操作，如创建/编辑 Word 文档（docx 技能）、提取 PDF 表格，或将 Markdown 转为 EPUB 电子书。适用于报告生成或知识整理。 · 开发与代码工具：开发者利器，包括 AWS 架构优化（aws-skills）、D3.js 数据可视化、Playwright 浏览器自动化测试，或 Git 工作流管理（如 changelog 生成）。这些技能能加速编码迭代，尤其在测试驱动开发（TDD）中。 · 数据与分析：如 CSV 数据总结器（自动生成洞见和图表）或根因追踪（诊断复杂错误链）。适合数据科学家处理结构化信息。 · 业务与营销：工具如竞争广告提取器（分析对手广告库）、潜在客户研究助手，或域名 brainstormer（生成并检查可用性）。这些帮助营销团队高效洞察市场。 · 沟通与写作：包括文章提取器（从网页拉取全文）、会议洞见分析器（识别发言模式和冲突），或 YouTube 转录总结。理想用于内容生产和团队协作。 · 创意与媒体：创意技能如 Canvas 设计（生成 PNG/PDF 艺术）、Slack GIF 创建器，或视频下载器。让 Claude 参与视觉内容制作。 · 生产力与组织：文件整理器（智能分类和去重）、发票管理，或抽奖赢家挑选器（加密随机选）。日常效率提升神器。 · 协作与项目管理：Git 推送自动化、代码审查实现，或测试修复提案。支持团队工程流程。 这些技能大多是开源的子项目，链接直达 GitHub，便于 fork 和修改。项目还提供“Skill Seekers”等元工具，能自动将文档网站转为技能。
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴