Meta正利用人工智能快速推出新应用，且更多产品即将问世。在本周第二季度财报电话会议上，Meta首席执行官马克·扎克伯格表示，继近期发布面向Marketplace卖家的应用、Facebook Groups专用应用、氛围编码生成游戏、Instagram照片应用及AI睡前故事实验项目后，公司正在开发更多新应用。
Meta多年来一直试图推出独立社交应用以补充核心平台，但屡遭失败。如今该公司表示，大型语言模型（LLM）显著提升了软件发布速度，使其能够更快速地测试新想法。
扎克伯格在投资者电话会议上指出：“我对人工智能如何帮助团队加快产品开发进程感到兴奋。”他表示，今年早些时候推出了Instagram Instants，近期又上线了独立群组应用Forum和独立市场应用Seller。“我预计未来推出新应用将变得容易得多，因此我们计划构建更多创意，并利用推荐系统对其进行规模化推广。”
扎克伯格强调：“人工智能正在改善我们的核心业务，使应用更具相关性并为商家带来更好成果。我们已开始交付更多新颖产品，很快还会有更多新品问世。”
Meta此前曾走过类似道路。早期阶段（当时名为Facebook），公司运营着名为Creative Labs的内部孵化器，旨在测试新的社交概念。
这一努力催生了一系列应用：照片分享应用Slingshot、匿名聊天应用Rooms、Flipboard竞争对手Paper、Moments照片分享应用以及协作视频应用Riff。这些实验于2015年结束，因难以寻找受众而全部关闭。
2020年代初，Meta通过内部研发部门NPE Team再次尝试，测试的应用包括聊天应用Bump、社交音乐应用Aux、任务应用Move、约会应用Spark、通话应用CatchUp、小册子制作工具E.gg、活动应用Venue、创作者问答应用Hotline、Cameo竞争对手Super、情侣应用Tuned、音乐应用BARS等。同样，这些应用均未取得突破性成功，随后被关停。
如今，Meta至少有一个成功案例证明人工智能可助力新应用实现规模化增长。Threads月活跃用户数已达5亿，扎克伯格认为其终将成为公司下一个十亿级用户应用。
通过Threads，Meta学会了充分利用现有用户基础作为初始种子群体，并在Facebook和Instagram上大力推广。同时，大型语言模型也是关键因素，公司表示AI驱动的内容推荐带来了“显著收益”。
Meta首席财务官苏珊·李向投资者表示：“大语言模型在提升排序和推荐效果方面正变得越来越强大。首先，它们通过理解内容实际含义并生成优质训练数据，使现有系统更智能；其次，由大语言模型驱动的智能代理协助工程开发，包括评估内容质量、检测趋势及测试排序变更。”
李补充道，今年早些时候Meta取得里程碑式进展：Instagram上的每条Reels视频和Feed帖子现在都会自动经大语言模型处理，分析主题和语气，从而改善推荐效果。
该公司还在开发原生基于大语言模型的推荐系统，这将有助于新应用推出时更好地进行规模化扩展。
尽管投资者更关注AI支出及企业合作野心，未就新应用提出更多问题，但扎克伯格暗示无需久等即可看到下一步动向，他表示这些“新的消费者产品”将“很快发布”。