目前就职:Meta和Chan Zuckerberg Initiative 曾在 Harvard University 学习 Computer Science and Psychology 在校时间:2002年至 2004年 所在地:帕罗奥图 来自:Dobbs Ferry, New York 与 Priscilla Chan 已结婚 2012年5月19日开始
  • 我们的社区不断壮大,Facebook、Instagram、WhatsApp 和 Messenger 的参与度很高。Facebook 刚刚达到了每日活跃 20 亿的里程碑。我们在 AI 发现引擎和 Reels 上取得的进展是这方面的主要驱动力。除此之外,我们 2023 年的管理主​​题是“效率年”,我们致力于成为一个更强大、更灵活的组织。
    今天的财报电话会议上有关我们业务状况的更多详细信息:
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    2022 这是充满挑战的一年,但我认为我们在主要优先事项上取得了良好进展,并为今年取得更好的成绩做好了准备,只要我们继续提高效率。我在上个季度说过,我认为我们的产品趋势看起来比大多数评论所暗示的要好。现在更是如此。我们的应用程序系列每月覆盖超过 37 亿人。在 Facebook 上,我们现在每天有 20 亿活跃用户,每月有近 30 亿活跃用户。每天使用 Facebook、Instagram 和 WhatsApp 的人数创历史新高。
    在进入我们的产品重点之前,我想讨论一下我 2023 年的管理主​​题,即“效率年”。我们去年关闭了一些艰难的裁员和重组一些团队。当我们这样做时,我明确表示,这是我们关注效率的开始,而不是结束。从那时起,我们采取了一些额外的步骤,比如与我们的基础设施团队合作,研究如何在减少资本支出的同时交付我们的路线图。接下来,我们正在努力扁平化我们的组织结构并移除一些中间管理层以更快地做出决策,并部署人工智能工具来帮助我们的工程师提高工作效率。作为其中的一部分,我们将更加积极主动地削减那些表现不佳或可能不再那么重要的项目,
    我认为我们可以做更多的事情来提高我们的生产力、速度和成本结构,并且通过持续的努力,我认为我们将建立一个更强大的技术公司并变得更有利可图。我非常专注于以一种帮助我们打造更好产品的方式来做这件事,正因为如此,即使我们的业务超出了我们的目标,这仍将是我们今年的管理主​​题,因为我认为这会让我们变得更好公司。与此同时,我还专注于提供比我们最近报告的更好的财务业绩,并满足我去年概述的预期,即使在积极投资未来技术的同时实现复合收益增长。
    接下来,我想介绍一下我们的优先领域的最新情况。自去年以来,我们的优先事项没有改变。推动我们路线图发展的两大技术浪潮是当今的 AI 和从长远来看的元宇宙。
    首先,让我们谈谈我们的 AI 发现引擎。Facebook 和 Instagram 正在从仅仅围绕您关注的人和帐户组织起来,越来越多地展示我们的人工智能系统推荐的更多相关内容。这涵盖了所有内容格式——这使我们的服务独一无二——但我们特别关注短片视频,因为 Reels 增长如此之快。我真的为我们在这里取得的进步感到自豪,Reels 在 Facebook 和 Instagram 上的播放量在去年翻了一番以上,而转发 Reels 的人的社交成分增长得更快,仅去年就在这两个应用程序上增加了一倍多6个月。
    为了继续发展 Reels,我们关注的下一个瓶颈是提高货币化效率,即每分钟观看 Reels 所产生的收入。目前,Reels 的货币化效率远低于 Feed,因此 Reels 增长得越多,即使它增加了整个系统的参与度,它也需要一些时间来远离 Feed,我们实际上是在赔钱。但是人们希望看到更多的 Reels,所以解锁的关键是提高我们的货币化效率,这样我们就可以展示更多的 Reels 而不会损失更多的钱。我们正在这方面取得进展,过去六个月我们在 Facebook 上的货币化效率翻了一番。就收入逆风而言,我们仍有望在今年年底或明年初大致保持中立,
    在我们更广泛的广告业务中,我们将继续投资人工智能,我们看到我们的努力在这里得到回报。在上个季度,广告商的转化率比去年同期高出 20% 以上。再加上每次获取成本的下降,这带来了更高的广告支出回报。
    我们也继续对商业消息传递的货币化机会感到兴奋。Facebook 和 Instagram 是我们业务的前两大支柱,在接下来的几年里,我们希望将在线消息传递作为下一个支柱。实现这一目标的一种方法是点击消息广告,该广告目前的运行率为 100 亿美元。
    付费消息传递是其中的另一部分。我们在这里的时间较早,但我们会继续让更多企业加入 WhatsApp 商业平台,他们可以在这里回答客户问题、发送更新并直接在聊天中进行销售。例如,AirFrance 开始使用 WhatsApp 在 22 个国家以 4 种语言分享登机牌和其他航班信息。企业经常告诉我们,更多人打开他们的消息,他们在 WhatsApp 上获得的结果比其他渠道更好。
    AI 是我们发现引擎和广告业务的基础——我们还认为它将在我们的应用程序中启用许多新产品和其他转换。生成 AI 是一个非常令人兴奋的新领域,有许多不同的应用程序,我对 Meta 的目标之一是在我们的研究基础上,除了我们在推荐 AI 方面的领先工作之外,成为生成 AI 的领导者。
    我想谈的最后一个领域是元宇宙。我们在去年年底推出了 Quest Pro,我为此感到非常自豪。它是第一款主流混合现实设备,我们正在通过我们的元现实系统为行业设定标准。一如既往,我们专注于构建这些平台的原因是为了提供比当今手机上更好的社交体验。MR 的价值在于,您可以体验 VR 的沉浸感和临场感,同时仍能置身于周围的物理世界中。我们已经看到开发人员构建了一些令人印象深刻的新体验,例如用于 3D 建模分子和药物开发的 Nanome,用于建筑师和设计师创建室内设计的 Arkio,当然还有许多很棒的游戏。MR 生态系统相对较新,但我认为它' 在接下来的几年里它会增长很多。今年晚些时候,我们将推出我们的下一代消费级头显,它也将具有 Meta Reality,我希望这项技术能成为未来所有头显的基线,当然最终也是 AR眼镜也是如此。
    除了 MR,更广泛的 VR 生态系统还在继续发展。现在我们的 VR 设备上有 200 多个应用程序的收入超过 100 万美元。
    我们也在继续在化身方面取得进展。上个季度,我们刚刚在 WhatsApp 上推出了头像,已经有超过 1 亿人在该应用程序中创建了头像。其中,大约五分之一的人使用他们的头像作为他们的 WhatsApp 个人资料照片。我认为这是应用程序家族和 metaverse 愿景如何融合在一起的一个有趣的例子。因为即使我们 Reality Labs 的大部分投资都用于未来的计算平台——眼镜、耳机和运行它们的软件——随着技术的发展,大多数人将第一次在手机上体验虚拟世界并开始在我们的应用程序中建立他们的数字身份。
    好吧,这些就是我们关注的领域:人工智能,包括我们的发现引擎、广告、商业消息传递和日益生成的人工智能,以及元宇宙的未来平台。从运营的角度来看,我们专注于效率并继续精简公司,以便我们能够尽可能地执行这些优先事项,并在提高我们的业务绩效的同时建立一个更好的公司。
    一如既往,我感谢我们的团队在所有这些重要领域所做的工作,并感谢你们所有人与我们一起踏上这段旅程。
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  • 我们开始推出 Instagram 频道——一种新的广播聊天功能。我正在创建一个频道来分享我们在 Meta 开发的所有产品和技术的新闻和更新。这将是我首先分享 Meta 产品新闻的地方。
    在接下来的几个月中,我们还将为 Messenger 和 Facebook 带来频道。
    在手机上查看我的频道:https://ig.me/j/AbZ19cL4AVphbig9/
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  • 今天,我们发布了一种名为 LLaMA 的全新最先进的 AI 大型语言模型,旨在帮助研究人员推进他们的工作。法学硕士在生成文本、进行对话、总结书面材料以及解决数学定理或预测蛋白质结构等更复杂的任务方面表现出了很大的潜力。Meta 致力于这种开放的研究模型,我们将向 AI 研究社区提供我们的新模型。
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  • 继续我们的工作以开源更多 AI 工具,今天我们将开源 DINOv2。它是一种最先进的 AI 模型,可以在估计深度、分割对象和比较图像相似性等视觉任务上进行自我训练。例如,我们使用它通过卫星图像绘制不同大陆的森林冠层高度图。在未来,这可能有助于改善医学成像、粮食作物的生长,并有助于使元宇宙更加身临其境。
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  • https://ai.facebook.com/blog/imagebind-six-modalities-binding-ai/
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  • 图像绑定:跨六种模式的整体 AI 学习
    图像绑定:跨六种模式的整体 AI 学习 9月 2023, <> 当人类从世界吸收信息时,我们天生会使用多种感官,比如看到繁忙的街道,听到汽车发动机的声音。今天,我们引入了一种方法,使机器更接近人类同时、整体和直接从许多不同形式的信息中学习的能力,而无需明确的监督(组织和标记原始数据的过程)。我们已经构建并正在开源ImageBind,这是第一个能够绑定来自六种模式的信息的AI模型。该模型学习单个嵌入或共享表示空间,不仅适用于文本、图像/视频和音频,还适用于记录深度 (3D)、热(红外辐射)和惯性测量单元 (IMU) 的传感器,这些传感器计算运动和位置。ImageBind 为机器提供了全面的理解,将照片中的对象与它们的声音、3D 形状、暖或冷以及它们的移动方式联系起来。 ImageBind...
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  • 今天,我们开源了 ImageBind,这是一种新的 AI 模型,可以像人一样结合不同的感官。它理解图像、视频、音频、深度、热和空间运动。观看视频,了解它现在可以做什么的一些示例,我期待看到你们都用它来构建什么。
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  • 我们今天开源了另一个新的人工智能模型,我们称之为大规模多语言语音。它可以识别 4,000 多种口头语言,使人们能够更轻松地使用他们的语言联系和访问信息。
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  • 为了纪念在Instagram上将数字收藏NFT扩展到100多个国家,并推出与Coinbase和Dapper的新集成,我分享了我即将成为NFT的旧小联盟棒球卡,这是有人最近发现并发送给我的......大都会漫画和收藏品在我的棒球卡上有背景故事。
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