Meta gründet Top-Team für KI-Forschung und stärkt Empfehlungsalgorithmen sowie Monetarisierung durch Werbung
Nach Informationen aus mehreren Quellen beschleunigt Meta seine Aktivitäten im Bereich der künstlichen Intelligenz und hat ein neues Forschungsteam mit dem Namen „MRS Research" gegründet, das sich auf die Optimierung seines zentralen Empfehlungsalgorithmus-Systems konzentriert. Das Team ist der Abteilung für Recommendation Systems von Meta (MRS) unterstellt und verantwortlich für die Verteilung von Feed-Inhalten in den eigenen Anwendungen wie Facebook und Instagram. Angaben zufolge wurde MRS Research im Rahmen einer internen Umstrukturierung im Oktober 2025 ins Leben gerufen, um entsprechende Forschungsressourcen zu bündeln und langfristige Durchbrüche bei KI-Technologien voranzutreiben. Der Fokus des Teams liegt auf Spitzenforschung sowie wissenschaftlicher Veröffentlichung; Ziel ist es, die aktuellen Fähigkeiten von Empfehlungssystemen durch einen „Sprung nach vorne" erheblich zu steigern. Gleichzeitig arbeitet das Team eng mit der Werbeabteilung zusammen, um die Effizienz der Übereinstimmung zwischen Inhalten und Werbung zu verbessern. Was Personalangelegenheiten betrifft, wirbt Meta weiterhin gezielt Fachkräfte von führenden Institutionen ab. Angeführt wird das Team vom ehemaligen Leiter des Empfehlungssystems bei TikTok, Yang Song, der 2025 zu Meta stieß und vorschlug, Empfehlungssysteme mithilfe von KI neu zu gestalten. Zudem schloss sich Lihong Li, ein AI-Forscher von Amazon, dem Team an. Die gesamte MRS-Abteilung integrierte zudem Forscherinnen und Forscher, die zuvor bei OpenAI und Google tätig waren. Dieser Schritt unterstreicht Metas strategische Ausrichtung hin zur weiteren Stärkung seiner KI-Aktivitäten. Seit der Einführung des „Super Intelligence Lab" (MSL) im Sommer 2025 baut das Unternehmen kontinuierlich sein Talentpool für KI aus und erforscht Möglichkeiten, KI einzusetzen, um die Wirksamkeit von Werbekampagnen zu erhöhen. Branchenexperten sind der Ansicht, dass diese Aktualisierung des Empfehlungssystems dazu beitragen könnte, die Kernkompetenzen von Mets Social-Media- und Werbegeschäften weiter festigen.
