没有一块好屏幕,
总而言之,2026年的情况还是未知数,其中涉及的变量很多,具体情况还要视实际情况而定,我今天也只是与大家分享一些前期想法。我的第二个问题是,您认为公司的业务收入,或者说业务表现与您的投资节奏之间呈现怎样的关系?您对此的看法是否有过改变?投资节奏是否做出过调整?马克·扎克伯格:就我个人而言,在公司内部我非常关注的指标包括:团队的质量、研发模型的质量、其他人工智能系统的改进速度、基础模型对AI系统的改进程度以及其他工作的进展。总支出方面,正如我之前与大家分享的,我们预计基础设施支出将成为2026年最大的一笔支出,支出增长包括明年急速增加的折旧费用支出,如现有资产、服务以及基础设施的增量折旧等。所以我们自己也很纠结,不知道开源这些模型是否有意义,它真的对大家有帮助吗?还是说只是造福了我们的竞争对手。我们具备全球一流的基础设施能力,同时,随着时间的推移,我们的基础设施需求也在不断变化,因此构建上述项目也能为公司的未来发展提供更多灵活性。苏珊·李:目前,我们还没有启动对2026年的预算规划,因为明年的运营环境可能是高度动态、高度变化的,很多因素都在不断演变。每当面临新技术时,我们不会对其视而不见,而是积极地将新技术应用到所有应用程序、广告系统中。此外,我们也在不断优化推荐算法,希望帮助小体量创作者,让他们在发布内容后尽快匹配到合适的受众。回顾过去三到六个月里公司的人工智能战略发展,您有哪些主要的收获和经验?或者换个
据悉,Wan2.2此次开源了文生视频(Wan2.2-T2V-A14B)、图生视频(Wan2.2-I2V-A14B)和统一视频生成(Wan2.2-TI2V-5B)三款模型,其中文生视频模型和图生视频模型均为业界首个使用MoE架构的视频生成模型,总参数量为27B,激活参数14B,均由高噪声专家模型和低噪专家模型组成,分别负责视频的整体布局和细节完善,在同参数规模下,可节省约50%的计算资源消耗,有效解决视频生成处理Token过长导致的计算资源消耗大问题,同时在复杂运动生成、人物交互、美学表达、复杂运动等维度上也取得了显著提升这种增长不会是线性的——可能在某些年份,我们的利润增长会高于平均水平。目前,我们还是要先保证有足够的基础设施容量来支持公司内部使用,比如支持核心AI工作推进,确保内容推荐、广告推荐的有效性。展望2026年,公司在云服务方面的支出也会有所增加,以便满足用户的容量需求以及与网络相关的成本上涨。我们希望,Meta能够继续保持行业领先的地位,与此同时坚持我们的原则,即不会把所有模型、技术都开源。我们相信,相比租用其他公司的基础设施,我们自己打造基
今年5月上线以来,淘宝闪购日订单屡创新高,从1000万、4000万、6000万到连续两周峰值超8000万,再到连续两个周末超9000万。相比数字世界中的大模型,MogoMind可以视为物理世界的实时搜索引擎,通过接入物理世界实时动态数据,MogoMind形成全局感知、深度认知和实时推理决策能力,能够从数据中抽取意义、从经验中学习规则、在场景中灵活决策。MogoMind依托交通数据流实时全局感知、物理信息实时认知理解、通行能力实时推理计算、最优路径实时自主规划、交通环境实时数字孪生、道路风险实时预警提醒六大关键能力,解决了当前AI缺乏物理世界实时感知能力和全局认知系统两大问题。自动驾驶领域,MogoMind通过多源数据融合和长尾场景持续学习,反哺自动驾驶模型训练。交通管理领域,MogoMind让交通管理者掌握整个城市交通系统的运行全貌,能基于实时动态数据的融合分析做出科学决策。通过全域覆盖的通感算一体化设备,MogoMind能够全天候、不间断捕捉车辆行驶轨迹、速度变化、交通流量、行人动态等海量异构数据,并经过数据融合算法快速整合处理,为智能分析和精准决策提供数据基础。大会期间,蘑菇车联围绕AI大模型在交通领域的应用,展示深度理解物理世界的AI大模型MogoMind、智能体与物理世界实时交互的AI网络等