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最近Meta有两个非常Impressive的工作公开，也揭示着未来大模型可能的一些发展方向。
一个是Meta的全新生成式DLRMs（Deep Learning Recommendation Models）论文，Actions Speak Louder than Words: Trillion-Parameter Sequential Transducers for Generative Recommendations，很欣慰看到核心作者基本都是华人，一作更是传说中的大牛。在当今的信息时代，推荐系统无疑是科技公司获取用户粘性和商业价值的重要工具。然而，随着用户数据和特征的不断增加，传统的深度学习推荐模型（DLRM）在面对高维度特征时显得捉襟见肘，难以扩展和优化。尤其在处理海量数据和多样化的用户行为时，这些模型往往消耗大量计算资源，却未能带来显著的性能提升。于是，开发能够在大规模数据和实时推荐环境下高效运行的模型架构，成为了一个迫切的需求。这次Meta通过引入生成式推荐系统，彻底改变了推荐系统的设计范式（堪比上一次Deep Leaning替代了Rule based推荐系统），将推荐系统建模为Generative Model问题，利用用户历史的action预测未来的行为，比传统的基于特征工程的推荐算法有了革命性的升级。相比Baseline模型，性能上最高提升了65.8%，同时引入新的优化算法M-FALCON，速度比传统Transformers模型快了5.3倍到15.2倍。此外，通过多次线上A/B测试，生成式DLRMs模型在关键指标上提升了12.4%，并成功部署到拥有数十亿用户的多个平台上。展示了推荐系统中应用Scaling Law的可能性，类似于语言模型GPT-3的革命性时刻。同时，流式信息+个性化，确保用户获得最新、最相关的内容推荐，增强了用户体验和平台粘性。更高效的推荐系统不仅能更好地满足用户需求，还能增加用户留存率和商业价值。
Meta的这个工作，显示了Scaling Law在更多场合落地的可能性，除了LLM、多模态，在推荐模型、具身智能、自动驾驶等领域，更大更全面的模型，都能带来更好的效果，可能未来所有的机器学习算法，都可以用Scaling Law再重新做一遍，这对于算力的需求是巨大的。另外，更好的个性化，应用在Meta巨大的user base和收入体量，即使是1%的性能提升，也能有Bn USD级别的收益。同样的思路也正被苹果应用，通过Personal Agent + 海量用户实际使用的反馈，更加智能和个性化的Apple Intelligence，有可能成为苹果的下一个iPhone moment。
另外一个工作，自然是万众瞩目的Llama 3.1 405B，Meta用16000张H100 GPU，把全世界的大模型水平拉到了接近GPT4的水平，实现了大模型平权。Llama 3.1 提供了 8B、70B 和 405B 三个尺寸，最大上下文扩展至 128K，不仅支持多语言，还能处理复杂的推理任务。在基准测试中，Llama 3.1 405B 在大多数测试中超越了 GPT-3.5 Turbo，甚至在一些指标上超过了 GPT-4。这标志着开源大模型首次在参数和性能上达到了闭源大模型的水平。Llama 3.1 的开放性是其一大亮点。Meta 提供了免费的模型权重和代码，许可证允许用户进行微调和模型蒸馏（赛博菩萨），并支持在任何地方部署。此外，Llama 3.1 提供了 Llama Stack API，便于集成使用，支持调用外部工具。
小扎对于类似IOS的垄断深恶痛绝，因此极力倡导大模型平权，将先进的 AI 技术民主化，使更多企业能够利用这些工具提升业务能力和竞争力。不再需要完全依赖外部供应商提供的专有模型，从而降低了成本和技术依赖。这种自主性和灵活性，也使得企业能够更迅速地响应市场需求和用户反馈，完成产品的快速迭代。开源模型的平权还将助力端侧模型的进化。通过模型蒸馏等技术，小模型的性能将达到较高水平。出于成本和隐私保护等方面的考虑，未来大部分任务可能会在端侧完成，大模型的生态将被“端侧+硬件入口”所取代。对于像苹果这样具有软硬一体、场景明确、用户庞大的公司来说，大模型平权带来了绝对的竞争优势。在云侧，苹果将进一步减少对第三方模型能力的依赖，并在SOTA模型多家并立+开源的竞争格局下，拥有强议价能力与选择灵活性。在端侧，苹果可以凭借其自有硬件、系统和软件生态，完成更深层次的集成与适配，优化部署并减少工程成本。凭借其庞大的用户数据和明确的应用场景，苹果能够发挥“入口”优势，实现快速落地与用户反馈-个性化能力闭环。
关于苹果的Personal Agent和端侧模型的进一步详细分析，将在最新的一篇研究中披露。
最后我们随便聊聊我们刚做（7月24日）的META和MSFT的季度调研和Preview，两个业绩看起来都非常的Mixed，比上个季度的难度要大很多。我们上个季度Preview非常清楚的提过MSFT的业绩会好，META的业绩会很有风险。
META的问题包括AI ROI边际递减，最近CPM下降以及对三季度指引的担心。但同时也看到Creative产品取得了非常好的效果，TEMU与SHEIN的投放看到了变化。
MSFT的问题包括Azure AI占比进入高基数，其API售卖上也有波折。但同时其他业务表现不错。
我们正在发售一篇报告，其内容是：
AI手机以及Personal Agent场景
尚有两篇报告正在调研中，其内容是：
AI客服的进展与影响
AI咨询行业
在过去的四个月，我们已经发售了七篇报告：
算力需求场景测算
AI与GPU在META中的应用
微软Copilot进展、GenAI售卖场景以及如何影响公有云选择
北美算力租赁厂商近况及供需平衡情况
互联技术以及未来发展趋势
美国数据中心与电力情况
2Q24季度调研：META与MSFT
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大模型未来三年的十个假设
Data Infra：大模型决战前夜
