面向Meta全公司工程师的AI优化平台解析

“如今的人工智能通常比精心构建的人工启发式策略更有效。但是为了在我们的产品中更有效地利用人工智能，我们需要解决几个挑战：系统必须适应没有机器学习背景的软件工程师；它必须提供针对许多不同产品目标进行优化的机制，这可能不同于封闭形式的机器学习损失函数；它必须区分数据中的因果关系和相关性；它必须有效地扩展以进行训练”

“为了满足 Meta 的这些需求，我们构建了一个名为 Looper 的端到端 AI 平台，具有用于优化、个性化和反馈收集的易于使用的 API。支持从模型训练、部署和推理到评估和调整产品的整个机器学习生命周期。”