From User Sequences to Scaling Laws: A Multi-Stage Architecture for Meta’s Ads Ranking

Google Maps Killed The Restaurant Star

Nhà nghiên cứu Lauren Leek phát hiện thuật toán xếp hạng nhà hàng của Google Maps ưu tiên chuỗi cửa hàng, địa điểm đông khách và các vị trí được trả phí, khiến những quán mới hoặc ít tên tuổi khó nổi bật. Cô xây dựng bảng điều khiển công khai sử dụng machine learning để khám phá những quán ẩn mình có chất lượng vượt trội.

Những lập trình viên muốn hiểu cách hệ thống xếp hạng tự động của Google Maps hoạt động, từ đó tìm cách cải thiện hoặc phân tích các cơ chế xếp hạng trong các ứng dụng tương tự để tạo ra giải pháp công bằng và hiệu quả hơn.

GEM Training: How Meta Doubled the Efficiency of Its LLM-Scale Ads Foundation Model

Meta đã tăng gấp đôi hiệu quả đào tạo end-to-end (đạt 20–25% MFU) cho mô hình quảng cáo GEM (LLM-scale) nhờ hai trụ cột: tối ưu hóa tính toán (thư viện kernel tùy chỉnh như Jagged Flash Attention, MXFP8) và hiệu quả mở rộng (5D parallelism, NCCLX, Base Batch Shuffling). Thách thức chính bao gồm đầu vào biến độ dài, mẫu attention bất đối xứng, độ nhạy số học của mục tiêu CTR/CVR, và bảng embedding siêu lớn gây tắc nghẽn bộ nhớ.

Lập trình viên chuyên về mô hình AI/ML nên đọc bài này để tìm hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất huấn luyện mô hình lớn bằng kiến thức về parallelism, quantization, và kỹ thuật đặc biệt như Flash Attention và FSDP, giúp giảm chi phí tính toán và tăng tốc triển khai trong ứng dụng thực tế.

How Netflix Built GenPage: a Single GenAI Model to Build Personalized Homepages

Netflix đã xây dựng GenPage, một hệ thống AI tạo sinh (GenAI) thay thế quy trình đề xuất đa giai đoạn truyền thống bằng cách tạo trực tiếp trang chủ cá nhân hóa cho người dùng. Hệ thống này tận dụng lịch sử tương tác của người dùng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Netflix áp dụng kiến thức về mô hình AI sinh tạo (GenAI) và xử lý dữ liệu lớn để tối ưu hóa hệ thống khuyến nghị, giúp bạn tìm hiểu cách xây dựng hệ thống tương tác người dùng thông minh và hiệu quả hơn trong các ứng dụng công nghệ.

Live-shopping app Whatnot is in talks to nearly double its valuation to $20bn

Ứng dụng mua sắm trực tuyến trực tiếp Whatnot đang đàm phán tăng vốn lên mức định giá khoảng 20 tỷ USD, tăng gần gấp đôi so với mức 11,5 tỷ USD hồi cuối năm 2024, nhờ sự phát triển của thương mại trực tiếp ở phương Tây.

Là người phát triển, hiểu rõ xu hướng thị trường live commerce và cách ứng dụng công nghệ (AI, streaming, phân tích dữ liệu) trong Whatnot sẽ giúp bạn xây dựng các giải pháp tương tác, tối ưu hóa kinh doanh và phát triển ứng dụng theo xu hướng mới.

Pinner Progression: Better Use-Case Representation Driving Weekly Active User Growth at Pinterest

Pinterest cải thiện Weekly Active User (WAU) nhờ chiến lược "Pinner Progression" tập trung vào biểu diễn use-case (trường hợp sử dụng) tốt hơn. Bài viết (Phần 1/2) do nhóm Personalization (Homefeed) dẫn đầu bởi Yuke Yan, Chuxi Wang, Andreanne Lemay và Olafur… nghiên cứu về cách tối ưu trải nghiệm người dùng thông qua cá nhân hóa nguồn cấp dữ liệu (Homefeed).

Đọc bài này để hiểu cách cải thiện cách mô tả các trường hợp sử dụng trong ứng dụng giúp tăng trưởng người dùng hoạt động hàng tuần hiệu quả, từ đó áp dụng các chiến thuật tương tự trong dự án của bạn để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và tăng trưởng.

AI Is Under Pressure to Form Defaults

AI Is Under Pressure to Form Defaults Why the economics of artificial intelligence are creating powerful incentives to stop searching sooner and reuse trusted decisions. For most of the internet era …

Meta says AI is making it easier to build new apps — and more are coming

Meta cho biết AI đang giúp việc xây dựng và triển khai các ứng dụng tiêu dùng trở nên dễ dàng hơn đáng kể, khi CEO Mark Zuckerberg thông báo công ty sắp ra mắt nhiều sản phẩm tiêu dùng mới sau loạt phát hành gần đây cho Facebook Groups, Marketplace sellers, Instagram và gaming.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI từ Meta như công cụ tạo mẫu mã nhanh hơn, tối ưu hóa quy trình phát triển ứng dụng và mở rộng khả năng tích hợp với các dịch vụ mới, giúp bạn cập nhật xu hướng công nghệ và ứng dụng trong tương lai sớm hơn.

Why Zepto Shows the Same Product Twice

Zepto đôi khi hiển thị cùng sản phẩm hai lần do thuật toán gợi ý nhằm tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi, cân bằng giữa nhu cầu đa dạng của người dùng và hạn chế trùng lặp quá mức.

Những lập trình viên phát triển ứng dụng giao dịch nhanh như Zepto nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hệ thống giao dịch, tránh lỗi tái hiện sản phẩm và cải thiện trải nghiệm người dùng trong ứng dụng giao dịch thực tế.