研究团队提出推荐系统缩放定律框架Axia并在Meta落地

2026年11月5日，研究人员在 arXiv 发表论文，提出用于探索推荐与排序模型缩放定律的自动化系统 Axia。该系统通过引入将底层架构参数分组的缩放层并拟合代理模型，以少量高信息量运行替代穷举搜索，高效发现模型的缩放规律。在落地应用方面，该工作流已部署于 Meta 的广告排序与召回系统；在经历两个开发周期与 34 次模型迭代后，平均实现 0.66% 的离线归一化熵改善，并带来了 0.36% 的累积在线指标提升。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。