Компания Meta сообщила об обновлении своей фундаментальной модели рекомендаций GEM, которая теперь функционирует как единый центральный движок для всех рекламных поверхностей, включая Facebook, Instagram и Reels. Переход от разрозненных систем к унифицированной архитектуре позволил компании улучшить показатели конверсии на 18,9% и CTR на 12% за последний год. В основе новой версии лежит архитектура Kunlun, разработанная для эффективной работы с длинным контекстом пользовательских данных и гетерогенными признаками. Для решения проблем масштабирования и задержек при обработке запросов в реальном времени Meta внедрила методы LoopFM и Solaris. Они позволяют передавать «интеллект» центральной модели в специализированные системы без дополнительных вычислительных затрат. Кроме того, инженеры компании оптимизировали процесс обучения на тысячах GPU, увеличив эффективность использования вычислительных мощностей (MFU) до 20–25%.