Meta

Procedural Knowledge at Scale Improves Reasoning

大规模程序知识提升推理能力

Di Wu, Devendra Singh Sachan, Wen-tau Yih, Mingda Chen

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Meta FAIR 纠错

AI总结 本研究提出Reasoning Memory框架，通过大规模检索增强生成方法，有效利用程序知识提升推理能力，在多个基准测试中表现优于现有方法。

Comments COLM 2026 Camera Ready

Realizing Scaling Laws in Recommender Systems: A Foundation-Expert Paradigm for Hyperscale Model Deployment

在推荐系统中实现扩展定律：超大规模模型部署的基础-专家范式

Dai Li, Kevin Course, Wei Li, Hongwei Li, Jie Hua, Yiqi Chen, Zhao Zhu, Rui Jian, Xuan Cao, Bi Xue, Yu Shi, Jing Qian, Kai Ren, Matt Ma, Qunshu Zhang, Rui Li

机构 * Meta Platforms, Inc.（Meta平台公司） 纠错

AI总结 针对推荐系统中跨多界面部署基础模型的挑战，提出基础-专家范式，中央FM生成目标感知嵌入供特定界面专家模型使用，迁移率超现有方法，自2025年在Meta部署后实现线上指标提升。